【摘 要】
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利用遗传算法的全局搜索能力,改进标准BP算法随机选取初始权重的不足,并构建了3-12-1的三层遗传BP神经网络,进行了3次牛肉肌肉与脂肪像素的分类试验,研究用BP网络对牛肉肌肉
【机 构】
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西南科技大学计算机学院,南京农业大学工学院
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利用遗传算法的全局搜索能力,改进标准BP算法随机选取初始权重的不足,并构建了3-12-1的三层遗传BP神经网络,进行了3次牛肉肌肉与脂肪像素的分类试验,研究用BP网络对牛肉肌肉与脂肪两类像素点进行识别的可行性。以像素点的RGB值作为BP网络输入向量,每次训练集样本数62,测试集样本数43。测试的最终结果为:训练集的样本识别率分别为100%、100%、98.3871%;对应测试集的样本识别率分别为97.6744%、97.6744%、100%。试验结果表明,尽管基于遗传算法的BP神经网络对训练样本集以及测试样本集的肌肉和脂肪的识别率均在97%以上,但由于牛肉图像像素值在颜色空间中比较分散,有利于聚类的规律性不明显,因而是否可用BP网络来完成肌肉与脂肪的识别,还需要在网络拓扑结构、训练样本集等方面进一步研究。
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