資料介紹
引入差異演化( DE) 算法來彌補基本概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足, 從而提出一種基于改進概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( MPNN) 的紋理圖像識別方法。首先用樹形結(jié)構(gòu)小波包變換提取紋理圖像的能量特征, 用基于統(tǒng)計的紋理特征方法提取統(tǒng)計均值、平均能量、標(biāo)準(zhǔn)差和平均殘余特征, 得到紋理圖像的特征矢量; 然后用改進的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練紋理圖像的特征矢量, 從而實現(xiàn)紋理圖像的識別。實驗結(jié)果表明: 采用基于改進概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理圖像識別方法較BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基本的PNN 有更高的識別正確率, 且收斂更快。
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