作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对传统的目标识别方法存在易陷入局部最佳值和识别精度低的问题.提出基于遗传算法优化神经网络的图像目标识别方法,通过灰度共生矩阵运算出图像的纹理特征值,并融合像素灰度值构成分类图像的特征矢量,将特征矢量输入到神经网络中实施训练.神经网络先采用遗传算法获取最佳检索范围,再通过高阶神经网络实施寻优运算,获取最佳的图像目标识别结果.实验结果说明,所提方法在图像目标识别精度和效率方面具有较高的优越性.
推荐文章
遗传算法和神经网络在低空声目标识别中的应用研究
神经网络
BP算法
遗传算法
声目标识别
基于小波变换的遗传算法在红外图像目标识别中的应用
遗传算法
图像处理
小波变换
目标识别
RBF神经网络在目标识别中的应用研究
RBF神经网络
目标识别
RLS学习算法
高斯核函数
改进遗传算法优化BP神经网络的语音情感识别
遗传算法
反向传播神经网络
语音情感识别
自适应
优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 遗传算法优化神经网络在图像目标识别中的应用研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 遗传算法 特征矢量构成 神经网络 图像目标识别
年,卷(期) 2017,(20) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 111-113
页数 3页 分类号 TN711-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.20.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李隽 11 33 3.0 5.0
2 王伟 电子科技大学成都学院 47 353 12.0 15.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (105)
共引文献  (130)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (30)
二级引证文献  (5)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2012(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2013(16)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(16)
2014(14)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(14)
2015(15)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(13)
2016(15)
  • 参考文献(8)
  • 二级参考文献(7)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
特征矢量构成
神经网络
图像目标识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导