CAJ | 학술논문

提出一种基于粗糙集理论和神经网络的图像分割方法.首先利用粗糙集理论对图像属性进行约简,提取规则,抽取关键成份作为神经网络的输入;然后根据这些规则确定神经网络隐层的神经元个数并根据粗糙集理论中的属性重要性来修正神经网络的权值.实验结果表明,该方法抗噪能力强且有效地解决了仅用神经网络进行图像分割时出现的神经元"死点"、网络结构复杂、收敛速度过慢等问题,在大大缩短网络训练时间的同时改善了分割效果.
제출일충기우조조집이론화신경망락적도상분할방법.수선이용조조집이론대도상속성진행약간,제취규칙,추취관건성빈작위신경망락적수입;연후근거저사규칙학정신경망락은층적신경원개수병근거조조집이론중적속성중요성래수정신경망락적권치.실험결과표명,해방법항조능력강차유효지해결료부용신경망락진행도상분할시출현적신경원"사점"、망락결구복잡、수렴속도과만등문제,재대대축단망락훈련시간적동시개선료분할효과.