江西省自然科学基金(9911013)
- 作品数：6 被引量：28H指数：4
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- 遗传算法设计神经网络的一种新方法
- 2001年
- 提出了一种基于平均风险误差准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法，遗传算法的适应度函数并不采用基于传统的最小均方误差准则，而是由最小平均风险误差准则所决定，这种方法在计算神经网络输出与期望输出之间误差的同时，还要考虑神经网络对每一类训练样本产生的这种误差所引起的风险损失．这种方法优化得到的神经网络不但可以准确地再现训练样本集合的期望输出，对训练样本集合外样本的预测能力也有明显的提高．
- 黎明陈敏杨小芹刘高航
- 关键词：优化设计
- 图象分割阈值平面的进化优化方法被引量：7
- 2001年
- 提出了一种基于进化计算的图象分割方法。它首先检测图象的边界,将已经检测得到的边界作为图象分割阈值平面的插值限制条件,将图象分割转化对这种分割阈值平面的插值优化问题。采用浮点数编码的进化规化方法进行计算,进化规划的适应度函数由插值平滑性、分割区域的结构有效性和图象边界点阈值勤不变性个限制条件决定,在进货规划收敛时得到图象分割阈值平面。对不同图象的分割实验显示了3这种方法的有效性、合理性和较强的抗噪声干扰能力。
- 黎明杨小芹周琳霞
- 关键词：图象处理图象分割进化规划遗传算法计算机
- 图象边界的遗传算法规整被引量：7
- 2001年
- 为了使检测的图象边界更符合有效的理想边界结构 ,同时能滤除边界图象中的噪声干扰 ,提出了一种基于遗传算法的图象边界规整方法 .该方法首先将已经检测得到的边界图象编码为两维二值码串个体 ,并根据理想边界模板集来计算每个个体的适应度 ;然后通过交叉、变异和选择等遗传运算对被检测出的非理想边界进行规整 .在遗传算法收敛时 ,该算法不仅能得到最适合有效理想边界结构的边界图象 ,并能有效地滤除边界图象中的噪声 .
- 黎明杨小芹刘高航
- 关键词：图象处理遗传算法计算机视觉
- 遗传算法设计梯度算子实现优化的图象边界检测被引量：1
- 2001年
- 计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域 ,而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响 ,目前的图象边界检则方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯度算子的图象边界检测法 ,通过对样本图象的训练 ,设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子 ,增加了对噪声的抗干扰能力 。
- 黎明杨小芹刘高航
- 关键词：遗传算法梯度算子
- 具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络被引量：5
- 2001年
- 在 ART2神经网络的标准警戒测试准则中 ,通过引入截断双曲线函数来计算输入矢量与神经网络由顶向下权重矢量之间的相似程度 ,而提出了一种新的具有更严格警戒测试准则的 ART2神经网络 .截断双曲线函数一方面抑制输入样本中的噪声 ,另一方面 ,如果输入矢量某些分量与由顶向下权重矢量对应分量之间存在冲击变化时 ,则截断双曲线函数将放大这些对应分量之间的冲击变化 .而且这种新的警戒测试准则具有更强的抗噪声能力 ,即在较低的输入信噪比水平上 ,具有更严格警戒测试准则的 ART2神经网络比标准 ART2神经网络具有更高的正确识别率 .
- 黎明严超华刘高航
- 关键词：模式识别神经网络ART2
- 三维物体的形态图表达方法被引量：8
- 2002年
- 三维物体的表达方法是计算机视觉中的关键问题之一 ,现有的各种三维物体表达方法虽然在各自的识别中得到应用 ,但都存在各自的局限性 .用形态图表达三维物体是一种以视点为中心的表达方法 ,由于它列举了一个物体所有可能的“定性”形象 ,即它可使用最少的二维投影线图 (特征视图 )来表达一个完整的三维物体 ,因此使三维物体识别转化为 2 D与 2 D的匹配 .该文首先定义了二维线图拓扑结构等价的判别准则 ;然后给出了构造透明物体形态图的方法 ;最后根据拓扑结构等价准则来得到不透明物体的形态图和特征视图 ,并用圆锥与圆柱相交的实例进行了验证 .
- 曾接贤鲁宇明黎明储珺
- 关键词：三维物体识别计算机视觉
