【摘 要】
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为了通过优化多层感知机权重及偏置提高图像分类决策的正确率,借鉴生物地理学优化(BBO)算法的思想,提出面向图像分类的多层感知机BBO方法.首先提取图像的颜色矩和降维梯度方向
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为了通过优化多层感知机权重及偏置提高图像分类决策的正确率,借鉴生物地理学优化(BBO)算法的思想,提出面向图像分类的多层感知机BBO方法.首先提取图像的颜色矩和降维梯度方向直方图(DRHOG)的组合特征作为多层感知机的输入数据,然后使用BBO优化方法得到迭代250次的最优权重及偏置,最后经多层感知机得出测试图像的类别.该方法有效避免算法早熟现象,增强图像分类能力.通过仿真实验,验证此方法比粒子群优化算法优化多层感知机具有更高的求解质量和效率,为图像分类提供又一可行方案.
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