基于GRNN和PNN的西部青年女性乳房形态识别

• 作者: 周捷 毛倩 王琪
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 乳房特征 乳房识别 GRNN算法 PNN算法 内衣 文胸
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 纺织科学与工程
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TS941.17
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.04.002

摘要

为提高乳房形态的识别精度,采用密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)对西部地区108位19～27岁青年女性的乳房形态进行聚类分析,再运用广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN)算法识别乳房形态.结果 表明:西部青年女性乳房形态可分为标准型、丰满型、扁瘦型、高挺型4种;标准型样本占比最大,丰满型的样本则偏少;乳平围对乳房识别意义重大;GRNN及PNN算法对乳房的识别精确率均较高,分别为88.89％和100％,但PNN模型整体优于GRNN模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周捷		75	181	5.0	11.0
2	王琪		10	4	1.0	2.0
3	毛倩		8	7	1.0	2.0