遗传算法的噪声干扰数字图像分类性能评价

• 作者: 吴兆阳 吴限光 李素梅
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 BP网络 遗传算法 图像处理
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 185-188
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2012.09.053

摘要

针对现实中各种噪声干扰的数字图像识别分类的问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络和支持向量机神经网络两种方案,先在无噪声干扰情况下建模,然后加入人工噪声模拟现实中的噪声干扰.结果表明,遗传算法优化后的支持向量机网络方案具备更好的抗噪声干扰能力,在噪声干扰数字图像分类中具有更高应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李素梅	天津大学电子信息工程学院	36	192	6.0	13.0
2	吴兆阳	天津大学电子信息工程学院	4	15	2.0	3.0
3	吴限光	天津大学电子信息工程学院	2	4	1.0	2.0