改进的自组织网络在三峡岩体图像分割中的应用

• 作者: 陈立万
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 人工神经网络 自组织网络 图像分割 岩石节理裂隙
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 104-106
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.21.041

摘要

研究三峡库区岩石节理的力学行为和表面形态对于消除库区安全隐患有重要的意义.采用图像分割的方法对岩体图像进行处理,有助于准确获取岩石节理的力学行为和表面形态.本文针对三峡库区的岩石表面裂隙节理特点,采用改进的自组织网络对岩石图像进行分割处理,并与BP神经网络处理结果进行比较.实验结果表明,改进的自组织网络分割方法具有精确高、速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈立万	重庆三峡学院应用技术学院	89	328	10.0	15.0