粗糙集神经网络在图像分割中的应用
吴冰1
魏建1
刘艳昌1
李慧2
1.河南理工大学,电气工程与自动化学院,河南,焦作,4540032.焦作师专,物理系,河南,焦作,454003
摘要：提出了粗糙集神经网络用于图像分割的方法.该方法利用粗糙集约简理论对分割后的图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,抽取出规则,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,从而确定粗糙集神经网络的结构.粗糙集神经网络中每个神经单元的输入为区域值,输出为决策分类值,此时权值预设为各规则粗糙隶属度值,然后用BP算法迭代,最终实现图像的分割.试验证明,该方法大大缩短了训练时间,提高了精度,并且得到优于常规的分割图像以及满足图像处理的实时性要求.
关键词：粗糙集约简等价类粗糙集神经网络图像分割
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省自然科学基金(0211060500)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 550-554 )
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