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基于构造性形态学神经网络的一种提升算法 被引量:1
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作者 邓文豪 金炜东 吴旭东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期140-143,198,共5页
构造性形态学神经网络算法(CMNN)是一种数学形态学与传统的神经网络模型相结合的一种非线性神经网络,有较强的实用性。其训练算法根据形态学联想记忆而来,在测试过程中采用形态学算子将测试样本归类于训练得到的超盒之中。由于其测试过... 构造性形态学神经网络算法(CMNN)是一种数学形态学与传统的神经网络模型相结合的一种非线性神经网络,有较强的实用性。其训练算法根据形态学联想记忆而来,在测试过程中采用形态学算子将测试样本归类于训练得到的超盒之中。由于其测试过程无法正确地将落在超盒外的样本进行分类,后有人提出了一种基于模糊格的形态学神经网络(FL-CMNN),该算法用样本与超盒的隶属度判断提高了原CMNN算法的分类效果,但增加了算法的复杂程度且分类效果不稳定。这里提出一种基于构造性形态学神经网络算法的提升算法(LCMNN),该算法继承了原有的形态学算子运算速度快的优点且能够将落在超盒之外的样本进行准确地归类。数值实验表明,基于构造性形态学神经网络算法的提升算法(LCMNN)与其他几种算法相比,能够达到最好的分类效果,而且简单易行,计算时间少。 展开更多
关键词 构造性形态学神经网络 提升算法 分类
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基于改进卷积神经网络的激光雷达图像轮廓提取优化方法
2
作者 陈远祝 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期88-93,共6页
由于激光雷达图像具有稀疏性、不规则形等特点,在设计激光雷达图像轮廓提取方法时,通常会出现因图像轮廓点确定不准确导致提取性能较差的问题。对此,提出基于改进卷积神经网络的激光雷达轮廓提取优化方法。利用高斯滤波算法,对激光雷达... 由于激光雷达图像具有稀疏性、不规则形等特点,在设计激光雷达图像轮廓提取方法时,通常会出现因图像轮廓点确定不准确导致提取性能较差的问题。对此,提出基于改进卷积神经网络的激光雷达轮廓提取优化方法。利用高斯滤波算法,对激光雷达图像进行滤波处理,再进行膨胀和腐蚀运算,对其进行形态学处理。在改进卷积神经网络的作用下,利用神经网络的向前传播函数,计算图像轮廓点的损失函数值,通过对确定的图像轮廓点进行拟合,利用轮廓点权重函数,对图像轮廓提取结果进行优化。实验结果表明:基于改进卷积神经网络的激光雷达图像轮廓提取优化方法在实际应用中提取性能较好。 展开更多
关键词 改进卷积神经网络 激光雷达图像 轮廓提取 提取优化 高斯滤波 形态学计算
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基于数学形态学和神经网络的纹理分类 被引量:12
3
作者 彭明生 莫玉龙 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第2期169-171,共3页
本文提出一种基于数学形态学和神经网络的纹理分类方法.首先运用数学形态学的开、闭运算提取纹理图像的特征,然后用BP神经网络对纹理进行分类.
关键词 纹理分类 数学形态学 BP神经网络 图像处理
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基于构造性神经网络与全局密度信息的不平衡数据欠采样方法 被引量:3
4
作者 严远亭 马迎澳 +1 位作者 任艳平 张燕平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期48-58,共11页
多数类欠采样是当前数据层面解决不平衡数据学习的主流技术之一,近年来,研究者们提出了一系列的欠采样方法,但大多都将重点放在如何选择代表性的样本,从而降低信息损失。然而,如何在欠采样过程中保持多数类内部的结构信息,仍然是欠采样... 多数类欠采样是当前数据层面解决不平衡数据学习的主流技术之一,近年来,研究者们提出了一系列的欠采样方法,但大多都将重点放在如何选择代表性的样本,从而降低信息损失。然而,如何在欠采样过程中保持多数类内部的结构信息,仍然是欠采样面临的主要挑战。针对该挑战,提出了一种基于构造性神经网络和全局分布密度的不平衡数据集欠采样方法。该方法首先基于构造性神经网络,设计了一种多数类局部模式的学习方法;然后基于多数类局部模式,设计了两种具有结构保持特性的样本选择策略;最后针对局部模式学习的随机性可能导致的采样结果非优的问题,进一步引入了bagging集成策略,提升了方法的性能。在59个数据集上与13种对比方法进行了对比实验,验证了所提方法在G-mean,AUC和F1-score这3个常用指标上的有效性。 展开更多
关键词 欠采样 不平衡数据 分布密度 构造性神经网络 集成学习
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模糊格构造型形态神经网络 被引量:3
5
作者 李兵 董俊 +1 位作者 刘鹏远 米双山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期319-327,共9页
针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评... 针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机. 展开更多
关键词 数学形态学 形态神经网络 模糊格 模式识别
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基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型 被引量:2
6
作者 杨雪洁 赵姝 张燕平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第10期2920-2921,2931,共3页
针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型... 针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。 展开更多
关键词 时间序列预测 构造性神经网络 统计时间序列模型 产量预测
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基于模糊细胞神经网络的彩色图像形态学重构 被引量:3
7
作者 姚远 王广雄 张田文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期727-732,共6页
利用彩色图像的 R G B空间分解,在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子,并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局限.进一步地利用按分量的灰度重构,实现了彩色重构算法.最后讨论了该重构算法在... 利用彩色图像的 R G B空间分解,在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子,并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局限.进一步地利用按分量的灰度重构,实现了彩色重构算法.最后讨论了该重构算法在抑制彩色图像高频噪声中的应用.给出的仿真结果对于推广模糊细胞神经网络在彩色图像实时处理和硅眼等模拟逻辑系统中的应用有着重要的意义. 展开更多
关键词 细胞神经网络 数学形态学 图像处理
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基于数学形态学和神经网络对番茄生理病害果的识别 被引量:4
8
作者 王艳平 戴小鹏 +1 位作者 黄璜 张熔 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期344-346,共3页
应用数学形态学理论,提出一种膨胀和腐蚀的快速算法运用于番茄不同病害果特征提取,运用计算机视觉技术,根据病害果的几何矩特征,应用神经网络技术进行番茄病害果识别.研究表明,该方法能准确识别番茄病害果的形状,满足分级的要求,识别率... 应用数学形态学理论,提出一种膨胀和腐蚀的快速算法运用于番茄不同病害果特征提取,运用计算机视觉技术,根据病害果的几何矩特征,应用神经网络技术进行番茄病害果识别.研究表明,该方法能准确识别番茄病害果的形状,满足分级的要求,识别率达90%以上. 展开更多
关键词 番茄生理病害果 计算机视觉技术 数学形态学 神经网络 矩特征
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基于模糊数学和神经网络的数学形态学方法 被引量:2
9
作者 柏子游 张勇 虞烈 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期104-105,共2页
文中应用模糊数学的原理,采用构造隶属函数的方法,在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上,结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算.该方法不仅能实现传统的数学形态学的基本运算,而且通过选取适当的权值和... 文中应用模糊数学的原理,采用构造隶属函数的方法,在实现二值图像数学形态学基本算法的基础上,结合人工神经网络的方法实现了一种更为灵活的数学形态学运算.该方法不仅能实现传统的数学形态学的基本运算,而且通过选取适当的权值和阈值还可以实现除噪、滤波、边缘检测等更复杂的运算. 展开更多
关键词 数学形态学 模糊数学 神经网络
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基于形态学和细胞神经网络的边缘检测方法 被引量:2
10
作者 蒋爱平 梁舒 马爽 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期76-80,共5页
采用形态学方法提取二值图像的边缘,利用二值形态学与离散细胞神经网络(DT-CNN)的某种天然对应关系,将离散细胞神经网络引入形态学,将形态学运算转化为某种特定模板下的多层离散细胞神经网络,然后对该模板进行优化设计使之转化为单层离... 采用形态学方法提取二值图像的边缘,利用二值形态学与离散细胞神经网络(DT-CNN)的某种天然对应关系,将离散细胞神经网络引入形态学,将形态学运算转化为某种特定模板下的多层离散细胞神经网络,然后对该模板进行优化设计使之转化为单层离散细胞神经网络,降低了运算的复杂度。在此基础上,通过综合灰度图像像素在每个比特位上的边缘检测结果,提出了采用二值形态学提取灰度图像边缘的方法。与传统边缘提取方法Sobel和Log相比较,该方法边缘提取效果良好,收敛迅速。 展开更多
关键词 边缘捡测 形态学 离散细胞神经网络
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基于神经网络和形态学的钢表面缺陷识别 被引量:3
11
作者 金艳 杨长辉 张建勋 《机床与液压》 北大核心 2010年第21期26-28,共3页
钢表面图像的信噪比很低,探测目标很小,形状也不规则,因此钢材表面缺陷难于识别。引进基于神经网络和形态学的图像识别方法检测钢表面的各种缺陷,简述图像的预处理和BP神经网络建立的基本过程。通过对比BP神经和RGB阈值方法对钢表面图... 钢表面图像的信噪比很低,探测目标很小,形状也不规则,因此钢材表面缺陷难于识别。引进基于神经网络和形态学的图像识别方法检测钢表面的各种缺陷,简述图像的预处理和BP神经网络建立的基本过程。通过对比BP神经和RGB阈值方法对钢表面图像的分割结果,表明BP神经网络方法优于RGB阈值方法。利用形态学处理方法过滤噪声,使结果更清晰。此方法能检测出不同类型的缺陷,且具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络 形态学 钢表面缺陷 图像识别
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基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别 被引量:2
12
作者 李伟 彭玉峰 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期61-64,共4页
主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.... 主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 形态学理论 小波变换 支持向量机神经网络 人脸识别
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G神经网络函数映射能力的构造性证明
13
作者 韦岗 田传俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期1134-1139,共6页
该文研究了G神经网络的函数映射能力,给出了前馈G神经网络映射任意G型多项式的构造性证明。采用该文的方法映射同一个多项式,所用的神经元数目可少至以往方法的2/(n+1),其中n是G型多项式的次数。
关键词 G神经网络 函数映射 构造性证明
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调节形态学运算及其神经网络实现
14
作者 颜七笙 王士同 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期115-117,共3页
数学形态学是一门建立在集合论基础上的学科,为数字图像处理和分析提供了一种有效的工具。在分析传统的数学形态学基本运算的基础上,引入调节数学形态学运算的概念,然后讨论了调节形态学运算的神经网络实现,并给出了用于图像滤波的计算... 数学形态学是一门建立在集合论基础上的学科,为数字图像处理和分析提供了一种有效的工具。在分析传统的数学形态学基本运算的基础上,引入调节数学形态学运算的概念,然后讨论了调节形态学运算的神经网络实现,并给出了用于图像滤波的计算机仿真结果。该方法较之传统的数学形态学基本运算更为灵活。 展开更多
关键词 调节形态学 运算 数学形态学 神经网络 实现
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基于形态学与神经网络相结合的手写体汉字识别实验系统
15
作者 梁笃国 黄学明 吴敏金 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第3期40-45,共6页
本文利用形态参量和神经网络相结合的方法来研究手写汉字识别,设计了一个具有学习功能的手写汉字识别实验系统,对一级汉字(3755个汉字)进行了实验,给出了识别的实验结果;平均正确识别率为86%;并指出了存在的问题和改进的... 本文利用形态参量和神经网络相结合的方法来研究手写汉字识别,设计了一个具有学习功能的手写汉字识别实验系统,对一级汉字(3755个汉字)进行了实验,给出了识别的实验结果;平均正确识别率为86%;并指出了存在的问题和改进的方法。 展开更多
关键词 汉字识别 神经网络 形态学 手写体汉字识别
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基于BP神经网络与数学形态学的彩色地质图面要素信息智能提取 被引量:7
16
作者 刘苏庆 陈建平 +3 位作者 徐彬 李诗 张亚光 姚燕军 《地质通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1104-1114,共11页
地质图是一个区域地质研究的重要成果,也是前人留下的宝贵资料,更融合了地质专家的丰富知识。本研究的目的是通过新的思路将彩色地质图信息提取出来,使其结果能直接进行数据分析,并用于决策和分析。以机器学习为指导,在分析半结构化(栅... 地质图是一个区域地质研究的重要成果,也是前人留下的宝贵资料,更融合了地质专家的丰富知识。本研究的目的是通过新的思路将彩色地质图信息提取出来,使其结果能直接进行数据分析,并用于决策和分析。以机器学习为指导,在分析半结构化(栅格)地质图特征的基础上,根据图例信息,提出一种彩色地质图信息提取新思路,对彩色地质图进行分层信息提取,并结合数学形态学和多层前向反馈式神经网络,探索半结构化数据转换为结构数据的有效技术方法。利用图像信息提取技术将半结构化地质图转化为结构化数据,可用于成矿预测等研究。这一变化将改变传统地质数据的结构,地质研究的信息基础和来源将会增加,对于获取更多的数据源和信息源,进一步开展地质分析研究具有重要意义。 展开更多
关键词 机器学习 BP神经网络 数学形态学 彩色地质图
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增量构造负相关异构神经网络集成的方法 被引量:4
17
作者 傅向华 冯博琴 +1 位作者 马兆丰 何明 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期796-799,共4页
基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态调整网络的结构,从而在提高单个网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度,减小网络集成的泛化误差.该方... 基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态调整网络的结构,从而在提高单个网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度,减小网络集成的泛化误差.该方法包括构造最佳异构网络(BHNN)和构造异构网络集成(HNNE)两个部分,BHNN基于负相关学习动态构造多个最佳网络,HNNE利用训练好的最佳网络增量地构造异构NNE.使用网络泛化误差和集成泛化误差,整个集成过程可自动完成,无需预先确定成员网络的结构.分别对回归和分类问题进行了实验,相对于单个网络,该方法在测试数据集上的错误率降低了17%~85%,与已有的Boosting、Bagging等网络集成方法相比,错误率也有不同程度的改善. 展开更多
关键词 神经网络集成 负相关学习 构造性神经网络 增量构造
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新型模糊形态神经网络及其应用研究 被引量:2
18
作者 程科 王士同 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第21期72-74,152,共4页
该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结... 该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结果表明,这种新型的神经网络具有较高的识别率和适应能力,同时此新型神经网络的提出丰富了神经网络模糊技术的研究。 展开更多
关键词 形态学神经网络 模糊形态神经网络
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基于细胞神经网络的数学形态滤波方法与应用
19
作者 程春宝 闵乐泉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期42-43,69,共3页
数学形态学以集合运算为基础,在图像处理领域得到了广泛地运用。数学形态学以集合运算为基础,用具有一定形态的结构元素去度量图像中的形态以解决理解问题。证明利用细胞神经网络(Cellular Neural Network),运用数学形态滤波可并行完成... 数学形态学以集合运算为基础,在图像处理领域得到了广泛地运用。数学形态学以集合运算为基础,用具有一定形态的结构元素去度量图像中的形态以解决理解问题。证明利用细胞神经网络(Cellular Neural Network),运用数学形态滤波可并行完成数学形态运算。该文给出了细胞神经网络(CNN)在腐蚀、膨胀、结构开、结构闭中的实现及应用。将其结果运用在指纹图像的预处理当中,取得了较理想的结果。 展开更多
关键词 细胞神经网络 数学形态学 滤波
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基于膨胀/腐蚀运算的神经网络图像预处理方法及其应用研究 被引量:30
20
作者 孙继平 吴冰 刘晓阳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期985-990,共6页
数学形态学在数字图像处理领域中的应用越来越广泛,各种形态结构和算法不断涌现.数学形态学以集合运算为基础,其基本思想是用具有一定形态的结构元去度量图像中的形态以解决理解问题.该文利用细胞神经网络(CNN),运用数学形态滤波适时、... 数学形态学在数字图像处理领域中的应用越来越广泛,各种形态结构和算法不断涌现.数学形态学以集合运算为基础,其基本思想是用具有一定形态的结构元去度量图像中的形态以解决理解问题.该文利用细胞神经网络(CNN),运用数学形态滤波适时、并行完成各种数学形态运算.文中给出了有关CNN的全局和局部稳定状态的定理,证明CNN在一定的条件下可以通过动态过程的稳定达到数学形态滤波的结果.将其结果运用在煤矿井下煤仓图像的预处理当中,取得了满意的结果. 展开更多
关键词 数学形态学 图像预处理 细胞神经网络 滤波 膨胀/腐蚀
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