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1、該文設(shè)計(jì)了基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器,對(duì)于給定的醫(yī)學(xué)測(cè)試圖像,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出矢量的最大分量進(jìn)行模糊分類,為了加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度,可以從特征矢量的輸入維數(shù)及其矢量標(biāo)準(zhǔn)化處理入手,并適當(dāng)?shù)剡x擇隱含層的神經(jīng)元數(shù),給各連接權(quán)值適當(dāng)?shù)刭x予初值.本識(shí)別模型計(jì)算效率高、準(zhǔn)確率較高,可以達(dá)到識(shí)別精度的要求,易于實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn),為醫(yī)學(xué)圖像的分類識(shí)別提供了一種有效的途徑.該文的主要工作是建立一個(gè)基于多結(jié)構(gòu)元形態(tài)檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)灰度圖像和彩色圖像的邊緣檢測(cè),
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