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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理與識別中的應(yīng)用畢業(yè)論文(編輯修改稿)

2025-10-06 20:43 本頁面

　

【文章內(nèi)容簡介】 % 測試圖像含噪聲的測試圖像相對于測試圖像含噪聲圖像的平均誤差濾除噪聲后的測試圖像相對于測試圖像的平均誤差（ 7）（ 8） (9) (10) (11) 圖 5 圖 6 % 圖 7 % 圖 9 圖 10 % 圖 11 % 濾除噪聲后相對于原始圖像的平均誤差通過 ANN 訓練后的測試圖像相對于原始圖像的平均誤差結(jié)論（ 12）（ 13）（ 14）（ 15） 31% 圖 8 可識別 64% 不可識別圖 2 輸入原始圖像圖 3 含噪聲的原始圖像圖 4 濾除噪聲的原始圖像圖 5 測試圖像圖 6 含噪聲的測試圖像圖 7 噪聲濾除后的測試圖像圖 8 利用 ANN 訓練后的圖像圖 9 測試圖像圖 10 含噪聲的測試圖像圖 11 噪聲濾除后的測試圖像第五章總結(jié) 已經(jīng)觀察到，如果平均誤差小于 45%，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于訓練檢測從而進行識別。因此，測試圖像和原始圖像是可識別和成功匹配的。同時也被察到，如果平均誤差大于 45%，那么圖像被識別為不同的圖像。在本文中，插入椒鹽噪聲主要是因為所有用來識別的圖像都可能含有某種噪聲，這就需要去濾除噪聲，從而進行正確的識別。本文還觀察到，由于用來訓練的矩陣行數(shù)只有原始圖像列數(shù)的四分之一，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練和測試需要更少的時間。參考文獻 [1] M. EgmontPetersena, D. de Ridderb, Handelsc, 。 ―Image processing with neural works—a review, Pattern Recognition 35 (2020), 2020, PP2280–2288 [2] Berend Jan van der Zwaag , Kees Slump , and Lambert Spaanenburg Extracting Knowledge from Neural Networks in Image ProcessingPP143145 [3] Anil K. Jain, Fellow, IEEE, Robert . Duin, and Jianchang Mao,Senior Member, IEEE ―Statistical Pattern Recognition: A Review‖,IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS ANDMACHINE INTELLIGENCE VOL. 22, NO. 1, JANUARY 2020 [4] Andrzej Dziech, Ali Amuri, ―CONTOUR RECOGNITION USING NEURAL NETWORKAPPLICATION‖, Communications Dept.,AGH Cracow University, Cracow, POLAND, Electronics and Communication Dept., Kielce University of Technology, Kielce,POLAND. [5] Kenji Suzuki, ―PixelBased Artificial Neural Networks in ComputerAided Diagnosis‖, Department of Radiology, Division of Biological Sciences, the University of Chicago USA [6] . Pal, . Pal, A review on image segmentation techniques,Pattern Recognition 26 (9) (1993) 1277– 1284. [7] . Pal, A. Ghosh, Neurofuzzy puting for image processing and pattern recognition, Int. J. Systems Sci. 27 (12) (1996) 1182–1193 [8] Mostafa Jabarouti Moghaddam, Hamid SoltanianZadeh, ―Medical Image Segmentation Using Artificial Neural Networks ―. [9] Adilson Gonzaga, Armando Marin, Evandro A. Silva, Fabiana Kelton . Costa, Luciana . Albuquerque ―Neutral Facial Image Recognition Using Parallel Hopfield Neural Networks‖,Universidade de S227。o Paulo [10] . Zhang, A survey on evaluation methods for image segmentation, Pattern Recognition 29 (8) (1996) 1335– 1340 [11] Humayun Karim Sulehria, Ye Zhang, ―Hopfield Neural Networks—A Survey‖, Proceedings of the 6th WSEAS Int. Conf. on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases, Corfu Island,Greece, February 1619, 2020. [12] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing, Second Edition, Prentice Hall Upper Saddle River, New Jersey 07458, 2020, 698740 原理一．提出問題數(shù)字計算機的出現(xiàn)和現(xiàn)代學習

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【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雙容水箱液位控制系統(tǒng)中的應(yīng)用摘要本文主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雙容水箱液位控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。將傳統(tǒng)的PID控制方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法進行對比，通過對動態(tài)性能指標的分析可以得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在雙容水箱液位控制系統(tǒng)中可取得較好的控制效果這一結(jié)論。液位控制系統(tǒng)是典型的大滯后、非線性、強耦合的復(fù)雜控制系統(tǒng)。隨著現(xiàn)

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【總結(jié)】青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字識別中的應(yīng)用?數(shù)字字符識別技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計，郵件分揀，汽車牌照、支票、財務(wù)、稅務(wù)、金融等有關(guān)數(shù)字編號的識別方面得到廣泛應(yīng)用，因此成為多年來研究的一個熱點。?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯能力、強大的分類能力、自適應(yīng)和自學習等特點，備受人們的重視，在字符識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

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