基于EMD进化概率神经网络的纹理图像识别

• 作者: 孙亚红 杨建雄 肖淑苹
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模式分解 固有模式函数 概率神经网络 差异进化 纹理分类
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1713-1716
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.09.040

摘要

论文提出了一种基于EMD进化概率神经网络的纹理图像识别方法.首先,对原始信号进行经验模式分解,将其分解为多个平稳的固有模式函数之和;再从各IMF分量中提取主要能量特征作为进化概率神经网络的输入参数来识别纹理图像.对不同的自然纹理图像进行了实验,并将结果与小波进化概率神经网络的结果做了比较.实验结果证明,论文方法的正确识别率和识别精度高于小波进化概率神经网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖淑苹	西安翻译学院工程技术学院	19	40	3.0	6.0
2	孙亚红	西安翻译学院工程技术学院	22	14	2.0	3.0