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利用像素特征的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分類算法

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  人工神經(jīng)網(wǎng)絡中由元器件和物理處理單元構成。它是用來模擬人腦生物神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和功能,試圖將生物神經(jīng)網(wǎng)絡簡單化、抽象化、模擬化,從而將其應用到其他工程領域中的計算機應用技術。

  RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡P3是前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種新網(wǎng)絡,具有結構簡單、訓練速度快、函數(shù)逼近能力和分類能力強等特點,由該網(wǎng)絡構成的系統(tǒng)是有界的、穩(wěn)定的。,RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡的上述特點使得它在各個領域中都得到了廣泛的應用。尤其在解決分類問題中,它的優(yōu)勢在于用線性的學習算法解決非線性算法所解決的工作。不僅可以保持結果的準確性,同時實現(xiàn)分類工作的高效性。文中提出一種基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分類算法,該方法通過獲取像素數(shù)據(jù)特征構建神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集對RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練學習,完成學習訓練后保存網(wǎng)絡參數(shù),再利用訓練好的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡對整幅圖像進行分類操作。通過實驗表明,基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分類算法能有效的區(qū)分醫(yī)學圖像中的不同結構,具有良好的分類結果。

利用像素特征的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分類算法

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