粗糙集神经网络在图像分割中的应用

• 作者: 刘艳昌 吴冰 李慧 魏建
• 来源期刊: 河南理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 约简 等价类 粗糙集神经网络 图像分割
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 550-554
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9787.2007.05.014

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴冰	河南理工大学电气工程与自动化学院	25	108	7.0	9.0
2	魏建	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	14	2.0	2.0
3	刘艳昌	河南理工大学电气工程与自动化学院	6	46	4.0	6.0