神经网络图象识别技术研究与实现.doc

神经网络图象识别技术研究与实现 本文对神经网络图象识别技术进行了深入研究和实现，着重分析了常用的前馈神经网络模型及其算法，并将遗传算法与BP网络相结合，解决了图像识别中BP算法容易陷入局部极小的问题。同时，通过MATLAB实验验证BP-遗传算法的正确性。 神经网络图象识别技术是目前图像识别领域中最热门的技术之一，其应用前景广泛，涵盖了图像处理、图像识别、模式识别等领域。在本文中，我们对神经网络图象识别技术的研究方法、技术指标、主要内容等方面进行了深入研究和论述。 研究方法 本文采用了理论研究和MATLAB实验相结合的方法来进行研究。通过查阅大量文献资料，对神经网络图象识别技术的理论基础和实现方法进行了深入研究。同时，通过MATLAB实验验证了BP-遗传算法的正确性。 技术指标 本文的技术指标是基于遗传算法的BP网络图像识别模型的构建。该模型能够解决图像识别中BP算法容易陷入局部极小的问题，并提高图像识别的准确性。 主要内容 本文的主要内容包括图像识别简介、人工神经网络、图像识别中的预处理和特征提取、基于图像的模式识别方法等几个方面。在图像识别简介中，我们对图像识别系统、图像识别中的预处理和特征提取进行了介绍。在人工神经网络中，我们对人工神经网络的基本概念、结构、学习方式、学习规则、特点及应用进行了深入研究。 图像识别简介 图像识别是指对图像进行分析和识别，以便提取有用的信息。图像识别系统包括图像获取、图像预处理、特征提取、模式识别和结果输出几个步骤。图像识别中的预处理和特征提取是图像识别的关键步骤，包括图像的灰度转换、平滑、分割和特征提取等。 人工神经网络 人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，具有自适应、自组织和自学习等特点。人工神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层三个部分。人工神经网络的学习方式包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。 基于图像的模式识别方法 基于图像的模式识别方法包括统计模式识别法、句法模式识别法和人工神经网络模式识别法等。统计模式识别法是基于统计理论的模式识别方法，句法模式识别法是基于语法规则的模式识别方法，人工神经网络模式识别法是基于人工神经网络的模式识别方法。 结论 本文对神经网络图象识别技术进行了深入研究和实现，解决了图像识别中BP算法容易陷入局部极小的问题，并提高了图像识别的准确性。该技术的应用前景广泛，涵盖了图像处理、图像识别、模式识别等领域。