结合模糊C均值聚类与BP神经网络的岩石孔隙识别方法

• 作者: 刘烨 杨静 程国建
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 BP神经网络算法 铸体薄片图像 孔隙识别
• 年，卷（期）: 2013,（10X）
• 页码范围: 6872-6873
• 页数: 2页
• 分类号: TP183

摘要

为实现岩石图像中孔隙的自动识别,该文提出使用模糊C均值聚类与BP神经网络相结合的方法识别岩石图像中的孔隙,并将其应用于铸体薄片图像中。首先在图像中应用模糊C均值聚类分割算法将图像分割出两类,再运用BP神经网络进行训练和分类识别。实验表明,经过训练的BP神经网络可以准确的识别出铸体图像中的有效孔隙,为实际应用奠定良好基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
2	刘烨	西安石油大学计算机学院	16	63	4.0	7.0
3	杨静	西安石油大学计算机学院	8	33	4.0	5.0