基于BP神经网络的图像识别方法
基于神经网络的图像识别与分类算法优化
基于神经网络的图像识别与分类算法优化图像识别与分类技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的对象或场景进行准确的识别和分类。
近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于神经网络的图像识别与分类算法得到了广泛应用和深入研究。
本文将探讨基于神经网络的图像识别与分类算法的优化方法和相关技术。
首先，我们需要了解神经网络的原理。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由一系列相互连接的神经元组成。
在图像识别与分类任务中，神经网络通过学习大量带有标签的图像数据，自动提取特征并建立模型，以便对新的未知图像进行分类。
那么，如何优化基于神经网络的图像识别与分类算法呢？下面将介绍几种常见的优化方法。
首先是数据预处理。
在进行图像分类任务之前，我们需要对图像数据进行预处理，以提高神经网络的性能和准确度。
常见的数据预处理方法包括图像增强、图像降噪、图像归一化等。
图像增强可以通过一系列变换操作（如旋转、缩放、平移等）来增强图像的对比度和清晰度，从而提高图像的质量。
图像降噪可以通过滤波器等方法去除图像中的噪声，减少对后续处理的干扰。
图像归一化可以将图像的尺寸、亮度和颜色范围进行统一，以确保输入的数据具有一致性。
其次是网络架构的优化。
神经网络的架构对图像识别与分类任务的性能有着重要影响。
通过良好的网络架构设计，可以提高网络的学习能力和分类能力。
常见的神经网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度残差网络（ResNet）等。
其中，卷积神经网络在图像识别与分类任务中具有优异的性能，通过卷积层、池化层和全连接层等组件的组合，可以提取图像的局部特征、全局特征和抽象特征，从而实现对图像的高效分类。
接下来是优化算法的选择。
在训练神经网络时，我们需要选择合适的优化算法来调整网络的权重和偏置，以使网络能够更好地学习和适应训练数据。
常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、动量优化算法、Adam算法等。
这些算法通过调整学习率和正则化参数等参数，可以在保证训练集准确性的同时，提高网络的泛化能力。
基于BP神经网络的医学图像分类
ｈ ｐｌ ，ｗ． Ｓａ ｒ． ｔ ：ｖｗ ｃ —． ｇｃ ￣ ｌ， ・ ｏ ｎ －
２１ 年 第 ２ ０２ １卷 第 ３期
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的医学图像分
孙 君 顶 ，李 琳
ｒ 河南理工大学 计算机科学与技术学院，焦作 ４４ ０） ５ ０ ０
摘
要 ：给出了一种基于 Ｌ Ｐ算子和 Ｂ Ｂ Ｐ神经网络 的医学图像分类方法 。该方法采用方 向纹理谱描述符来描述
图像 的纹理特征 ，并 以此特征作为网络 的输入对 Ｂ Ｐ神经 网络进行训练 ，最后采用 已训练 的 Ｂ Ｐ网络进行医学 图 像的分类 。通过实验表 明，该方法可以很好地对医学 图像进行分类 识别。 关键词：医学 图像分类 ；局部二值模式；方 向纹理谱 ；Ｂ Ｐ神经网络
Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏ ｆＭ ｅ ｃ ｌＩ ａ ｅＢａ ｅ ｎ ＢＰ ｕｒ ｌ ｔ ｏ ｋ ａ ｓｆ ａ ｉ ｎ ｏ ｄｉ ａ ｍ ｇ ｓ ｄ ｏ Ｎｅ ａ ｗ ｒ ｉ Ｎｅ
研究热点 。同时 ，由于 Ｂ Ｐ神经 网络能很好将 不同类
ｌ Ｌ Ｐ 法 Ｂ算
１１ ＳＬ Ｐ算子 ．Ｃ ．Ｂ Ｌ Ｐ描述符通过刻 画图像 中每个像素点与其 ８邻 Ｂ 。
域 像素间的灰度 变化来描述 图像局部纹理特 征 ，其纹 理直方图为 ２ ６维， ５ 但若用来描述 图像的局部特征 ，将
导致特征维数快速增长 。 为了有 效降低描述符 的维数 ，
使其适 用于描述 图像 的局部纹理特 征 ，Ｈ ｉ ｉ ｅ ｋｌ ｋ ￣ ３ ｉ等Ｉ ｌ
提 出了中心对称 局部二值模 式 （ Ｂ ，ｃｎ ｒ ｙ ＣＳＬ Ｐ ｅｔ ． ｍ ｅｓ
ｍｅ ｉ ｌｃｌ ｉ ｒ ａｅ ）描 述 符 ，该 方 法 通 过 比 较 ｔｃ ｏａ ｂ ａｙｐ ｔ ｒ ｒ ｎ ｔｎ
基于BP神经网络的船舶焊缝缺陷图像识别
摘 要 ： 提出了一种基于 Ｂ Ｐ神经网络的船舶焊缝 缺 陷图像识别 的方法 ， 过对船舶 焊缝 图像 进行 预处 通
理， 提取出有用的 目标缺陷 ， 再进行缺 陷特征参 数计算 ， 将特 征参数 和焊缝缺 陷类 型分别作 为输入层 和输 出 层， 利用 Ｂ Ｐ算法设计 ３层结构 的神经 网络 ， 对样 本进 行训 练和识别。实验结果表明 ，Ｐ神经网络能较准确地 Ｂ 识别 出船舶焊缝缺陷 。 关键词 ： Ｐ神经 网络 ；图像 识别 ；图像 预处理 ； Ｂ 特征参数 ； 船舶 焊缝 缺陷
第３ 卷 第３ ４ 期
２１年 ６ ０２ 月
武 汉理工 大学学报 （ 息与管理工程 版 ） 信
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｔ ＩＦ Ｒ Ａ ＩＮ＆Ｍ Ｎ Ｇ Ｍ Ｎ Ｎ ＩＥ ＲＮ ） Ｏ Ｒ Ａ Ｆ ＷＵ （Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ Ａ Ａ Ｅ Ｅ ＴＥ ＧＮ Ｅ ＩＧ
Ｖｏ． ４ Ｎｏ ３ １３ ．
缝 的分类 及 最 终 的 等级 评 定 。 目前 ， 式 特 征不 模 同 ， 判 别 决 策方 法 也 不 同 ， 要 有 统 计 模 式 识 其 主 别、 模糊 模式 识 别 和 神 经 网络 识 别 等方 法 。但 统 计模 式识 别 和模糊 模式 识别 方法 需要做 大 量 的计
算 统计 ， 别 速 度慢 ， 别 函数选 取 困难 ， 有 自 识 判 没
学 习功 能 ， 都 严 重 影 响 了其 应 用 效果 。而 通过 这 Ｂ Ｐ神 经 网络 方法 实现 图像识 别 ， 不仅 可 以处 理一 些 环境 信息 复杂 、 背景知 识不 清楚 、 理规则 不 明 推 确 的 问题 ， 样 品有较 大 的缺损 和 畸变 ， 允许 而且运 行速度快 ， 自适 应 性 能 好 并 具 有 较 高 的分 辨 率 。
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中一个重要的研究方向。
它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类，从而实现对手写数字的自动识别。
BP神经网络是一种常用的模式识别方法，可以应用于手写数字识别任务中。
BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。
其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值，从而实现对输入模式的分类和识别。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中每个神经元与其他层的神经元相连。
手写数字识别任务的基本步骤如下：1. 数据预处理：需要对手写数字图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
这样可以使得输入的图像数据更加规范化，便于网络的学习和训练。
2. 网络的构建：根据手写数字识别的需求，设计一个合适的BP神经网络结构。
一般来说，输入层的神经元数量与图像的像素数量相等，隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置，输出层的神经元数量一般为10，对应于0-9这10个数字的分类。
3. 训练网络：通过反向传播算法对网络进行训练。
随机初始化网络中的连接权重，并将输入的样本数据通过网络前向传播，得到网络的输出结果。
然后，计算输出结果与样本标签之间的误差，并根据误差调整网络中的连接权重。
通过多次迭代训练，直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。
4. 测试与评估：使用测试集对训练好的网络进行测试，并评估网络的性能。
可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标，来评估网络的性能。
手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题，其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。
BP神经网络通过多次迭代训练，不断调整网络中的连接权重，可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。
BP神经网络也存在一些问题，如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。
为了提高手写数字识别任务的性能，可以采用一些改进的方法，如卷积神经网络（CNN）。
卷积神经网络通过引入卷积层和池化层，可以自动提取图像的局部特征，从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。
基于神经网络的复杂场景下的图像识别技术研究
基于神经网络的复杂场景下的图像识别技术研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术也得到了长足的进步，特别是基于神经网络的图像识别技术更是走在技术领域的最前沿。
而在日常生活中，我们常常需要对复杂场景下的图像进行识别，比如在交通领域中，车辆的自动识别以及行人的识别等等。
因此，基于神经网络的复杂场景下的图像识别技术的研究显得尤为重要。
一、神经网络的基本原理神经网络（neural network）是指由大量的人工神经元组成的网络，根据不同的连接方式和权值大小，实现对输入数据的处理和识别。
神经网络中的每个神经元都具有输入和输出，它们通过一定的算法计算出输出结果，并将此结果作为其他神经元的输入。
通过多层神经元的组合计算，最终得出对输入数据的识别或分类结果。
神经网络在识别图像的处理中，往往可以采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方式实现图像的特征识别。
CNN网络主要采用卷积操作提取图像特征，进而通过多层卷积层和全连接层进行图像的分类。
二、复杂场景下的图像识别技术现状在复杂场景下的图像识别技术方面，目前主要应用于人脸识别、车牌识别等领域。
而在这些领域中，已经有许多标准化的数据集和算法被广泛地使用。
但是，对于一些非标准场景下的图像，如山区野地、海底环境、极地环境、未知物体的图像识别，还存在许多挑战和待解决的问题。
针对这些问题，学者们提出了一些解决方案。
例如，利用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）对物体进行多种角度的训练，提高神经网络的泛化能力；采用多模态方法对图像特征进行融合，更好地处理非标准场景下的图像。
此外，还可以通过大数据的方式进行神经网络的训练，增加模型的鲁棒性和可靠性。
三、未来趋势和发展方向随着神经网络技术的不断发展和应用，基于神经网络的复杂场景下的图像识别技术也将会得到进一步的改进和提高。
未来，可以通过加强算法的研究和改进、增加数据集的规模和多样性、使用混合现实等技术手段，进一步提高神经网络的识别能力和应用范围。
基于神经网络的图像识别技术
基于神经网络的图像识别技术一、引言如今，图像识别技术已经广泛应用于生产和生活中的各个方面，包括自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等等。
而其中一大关键技术就是基于神经网络的图像识别技术。
二、神经网络神经网络是一种由大量人工神经元连接形成的计算模型。
这些神经元通过模拟人类的神经系统来实现图像、声音等信息的处理和识别。
神经网络中每个神经元都有一个输入和一个输出，当输入达到某个阈值时，神经元就会被激活并产生一个输出。
这个输出将作为下一层神经元的输入。
整个神经网络就是一系列这样的层级结构。
三、基于神经网络的图像识别技术基于神经网络的图像识别技术主要分为以下三个步骤：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中十分重要的一步。
在神经网络中，数据预处理包括图像去噪、图像增强、图像旋转等操作，以便提高图像的质量和准确性。
2. 神经网络训练神经网络训练是指通过给神经网络提供一些已知的输入和输出数据，让它学习如何将输入数据映射为输出数据。
在训练期间，神经网络会根据预测结果与实际结果之间的差异来不断调整自身的权重和偏差值。
这个过程需要大量的数据和时间，但一旦训练完成，神经网络就能够有效地解决复杂的图像识别问题。
3. 图像分类图像分类是基于神经网络的图像识别技术的最终应用。
它根据输入图像的特征向量，将其分类为不同的目标类别之一。
比如，人脸识别系统将人脸图像分类为男性或女性，或者是识别出特定人物的照片。
四、神经网络的优缺点神经网络作为一种新兴的人工智能技术，具有一定的优缺点。
优点：1. 神经网络可以自我学习，无需手动编程。
2. 它能够处理大量数据，识别出难以察觉的模式。
3. 神经网络能够处理高维数据，并从中提取出有用的特征。
缺点：1. 神经网络需要大量的数据和时间来训练。
2. 在训练过程中，神经网络容易过拟合。
3. 神经网络的结果常常难以理解和解释。
五、应用场景现在，基于神经网络的图像识别技术已经广泛应用于各个领域，例如：1. 自动驾驶基于神经网络的图像识别技术可以使自动驾驶汽车在行驶中自动辨别出道路、标记、红绿灯等元素，从而保证行驶安全。
基于BP神经网络的人脸识别系统的研究与实现
运 行 程 序 时 ， 要 输 入 想 要 将 每个 人 的 多少 张 图 片 划 需 分为训练集 ， 运行 该 程序 后 ， 以 在 Ｍａｌｂ的 变 量 空 间 中 可 ｔａ 看到一个名为 ｐ ｎ的变 量 名 ， 图 ３所 示 。该 变 量 是 经 过 如 归 一 化 处 理 后 的 训 练 集 ， ｎ ｗｎ是 归 一 化 后 的 测 试 集 ， ｐｅ
院 助教 ， 究方 向为 数 字 图像 与 动 画 。 研
第 ５期
黄丽韶 ， 喜基 ： 于 Ｂ 朱 基 Ｐ神 经 网 络 的 人脸 识 别 系 统 的研 究 与 实 现
回车 。
・７ ・ ９
节 （ 眼 镜 ／ 戴 眼 镜 ） 拍 摄 的 。所 有 的 图像 为 实 验 者 的 戴 不 下 正 脸 ， 有 一 定 程 度 的 朝 上 下 左 右 的 偏 转 或 倾 斜 ， 相 似 带 有 的黑 暗 同 质 背 景 。每 幅 图 像 为 １ ９ １２ ２像 素 、 ｂｔ的 灰 度 ８ｉ 图 。为 了 进 行 比较 ， 们 被 分 成 没 有 重 叠 的 、 同 大 小 的 它 相 训 练 集 和 测 试 集 。每 个 类 别 随 机 选 取 ５幅 图 像 作 为 训 练
摘 要 ： 实现 了一 种 基 于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 自动人 脸 识 别模 型 的人 脸 图 片识 别 算 法 ， 述 了该 算 法 的 基 本 原 理 、 型 以 阐 模
及 实 现过 程 ， 通 过 实验 获 得 了较 好 的 识 别 精 确 度 。 并
关 键 词 ： Ｐ神 经 网络 ； 式 识 别 ； 脸 识 别 Ｂ 模 人
中图分类号 ： ３７４ ＴＰ １ ．
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ６ ２ ７ ０ （ ０ ２ ０ ５０ ７ — ３ １ ７ — ８ ０ ２ １ ） ０ — ０ ８０ 求 得
基于GA-BP神经网络的人脸检测算法
基于GA-BP神经网络的人脸检测算法1.被控对象的特性人脸是一个极为普通、重要而又十分复杂的模式，其中蕴含的信息量非常丰富，本来在复杂的背景图像中区别人脸和其它物体就是一个比较困难的同题。
并且由于以下原因使得人脸检测的困难加大。
(1)姿势；(2)脸部的相关结构化的部件；(3)脸部表情；(4)图像的定位；(5)图像的自身条件。
因此，如能够找到解决以上问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。
因而人脸检测技术的研究具有重要的学术价值。
2.控制目标人脸检测的确切定义为：任意给出一幅图像，系统能够准确分析图像中的信息，判断出图像中是否存在人脸；如果存在，则返回人脸在图像中的确切位置和范围。
所以它研究的主要问题是判断静态图像或动态影像中是否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。
而我们控制的目标就是更加准确地判断图像中人脸的存在性和定位人脸，这个过程中又涉及到一些系统控制指标，如精度、自适应性、容错性、分类能力和检测时间等。
我们设计的控制系统应该尽量的提高系统控制指标。
3.控制方案的选定卷积神经网络擅于提取具有类别分辨能力的隐式特征，在人脸检测等领域获得巨大成功。
然而典型的卷积神经网络的固定结构又使得网络规模初始设定只能是经验性的，难以实现后继的再学习。
BP神经网络是一种多层前向网络，由输入层、输出层、隐含层(可以是一层或多层)构成，是一种典型的三层BP神经网络模型。
BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，但同时传统的BP如学习算法的收敛速度慢、局部极小问题和网络的初始的权值、阈值以及隐层的单元数根据经验选取等,这些都大大地影响其工作性能。
GA-BP神经网络是将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小，该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解，后继的再学习能力强，可以较好地解决人脸检测中往往存在的噪声、残缺和戴眼睛的人脸图像等。
基于BP神经网络的图像识别技术研究
处 理 等 特 点 ． 它 和 其 他 方 法 相 比 较 ． 有 较 明 显 使 具 的 优 点 ． ： 进 行 快 速 识 别 ， 有 很 强 的 自适 应 和 如 能 具 自学 习 能 力 ． 能 识 别 带 有 噪 声 或 变 形 的输 入 模 式 等。
１ ＢＰ 神 经 网 络
特 征 提 取 是 指 知 觉 机 制 排 除 输 人 的 多 余 信 息 ． 出 抽 关 键 的 信 息 ，这 些 关 键 信 息 就 是 图 像 的 主 要 特 征 。 当 前 ． 像 识 别 技 术 主 要 包 括 ： 配 的 图 像 识 别 方 图 匹 法 、 法 图 像 识 别 方 法 、 糊 图 像 识 别 方 法 、 经 网 句 模 神
ｒ 图 分 类 号 １ Ｐ ９ 中 ３１ Ｔ
基于神经网络的图像识别技术研究
基于神经网络的图像识别技术研究一、介绍随着互联网和移动互联网的发展，图像识别技术越来越得到人们的关注。
基于神经网络的图像识别技术是目前最为流行的一种识别技术，在图像分类、目标检测、人脸识别等方面发挥了重要作用。
本文将从理论基础、算法原理、应用场景等多个方面对基于神经网络的图像识别技术进行研究，并对未来发展进行分析。
二、理论基础1.神经网络神经网络是一种用于模拟人类神经系统的计算模型，它可以进行大规模的并行计算，是实现机器学习的重要工具。
神经网络包括输入层、输出层和隐藏层，隐藏层的个数和神经元的数量可以根据实际需要进行设置。
2.卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它采用卷积操作来识别图像中的特征。
卷积神经网络通常包括卷积层、池化层、全连接层等模块，其中卷积层是核心部分，它通过卷积实现特征提取和降维。
三、算法原理1.卷积操作卷积操作是卷积神经网络的核心，它可以实现在图像中寻找特征，例如边缘、角等。
卷积操作的本质是滤波操作，通过将图像与特定的卷积核进行卷积，产生新的特征图，从而提取出图像的视觉特征。
2.池化操作池化操作可以减小卷积神经网络的复杂度，同时可以缩小特征图的大小。
常见的池化操作有平均池化和最大池化，可以减小图像的噪声、平滑图像和增强图像的特征。
3.损失函数损失函数用于衡量模型的预测结果和真实结果之间的差距，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。
基于神经网络的图像识别技术通常采用交叉熵损失函数进行模型训练。
四、应用场景1.图像分类基于神经网络的图像分类技术可以将输入图像自动分类到不同的类别中。
例如，可以将图像分类为动物、植物、建筑、人物等种类。
2.目标检测基于神经网络的目标检测技术可以检测图像中的目标位置和属性，例如人脸识别、车辆检测、物体识别等。
3.人脸识别基于神经网络的人脸识别技术可以自动识别输入图像中包含的人脸，还可以分析人脸的属性，如性别、年龄、表情等。
五、未来发展基于神经网络的图像识别技术还有很大的发展空间，未来可以在以下方面进行进一步的研究：1.自动化模型选择和优化通过自动化选择模型和优化参数，可以提高模型的精度和速度。
基于神经网络的图像识别
特 征 提 取 可 以 看 作 是 一 种 特 殊 的 图像 数 据 的简 化 。 目 其 的 是从 高 维 的 数 据 中 抽 取 出 有 效 的包 含 主 要 信 息 的低 维 数 据 ， 于 图 像 分 割 和识 别 。一 般 来 说 ， 便 良好 的特 征 应该 具 有 可
系统 自动识 别 字 符 图像 的 目的 。
１ 数 字 图像 处 理
１１ 图像 预 处 理 ．
字 符 图像 预 处 理 的 目的 是 使 字 符 图像 更 清 晰 ． 缘 更 明 边
显 ， 将 每 一 个 字 符 分 割 出来 便 于 进 行 特 征 提 取 工 作 。 针 对 并
本 文 选 取 的字 符 图像 ，给 出 图 像 预 处理 的一 般 流 程 图 如 图 １
－
１ ７－ ８
《 电子设计 工程 ｝ ０ ２年第 ９期 ２１
结 果 作 为 字 符 的特 征 矩 阵 。
鲥 ５ 墨 ６
．
２ Ｂ Ｐ神 经 网 络
２１ Ｂ 网络 结 构 及 算 法 ． Ｐ
Ｂ （ ｒ ｒ ａｋ Ｐｏ ａ ａ ｏ ｅ ｏｋ 神经 网络 ｐ１ 在 １ ８ Ｐ Ｅ ｒ ｃ ｒｐ ｇｔ ｎＮ ｔ ｒ ） ｏＢ ｉ ｗ ， ６ 是 ９６
９作 为 识 别 目标 ， 图像 预 处 理 过 程 进 行 了叙 述 。 对 并在 此 基 础 上 选 取 字 符 图像 矩 阵 每 行 的 与 每 列 的 黑 色像 素 点 之 和
以及 图像 欧拉 数 这 两 个 特 征 作 为 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 输 入 样 本 。 经 实验 仿 真 表 明 图像 的 平 均 识 别 率为 ８ ％ ， 表 明 图像 ９ 这
为普 遍 的 为三 层 Ｂ 网络 。 谓 三 层 包 括 了输 入 层 、 出 层 和 Ｐ 所 输
BP神经网络对0-9数字识别
3.编程实现BP网络，并利用该程序实现数字(0-9)图片的识别。
解：采用BP进行数字(0-9)图片的识别，并使用MATLAB编程实现。
BP算法原理：输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。
1)算法步骤：1.利用BP神经网络对阿拉伯数字进行识别前,应先对阿拉伯数字位图样本进行预处理,即先将256色位图转为灰度图,然后二值化,最后进行归一化处理，然后进行特征向量提取。
大小为20×20像素。
图像是二值图。
下一步建立神经网络，如图1所示。
2.建立BP网络，训练BP网络。
本设计采用40个训练样本训练BP网络。
训练流程如下：3. 训练完BP网络,就可以用数据进行识别。
识别流程图如下。
图3 数字识别流程2)matlab 代码%预处理clear all;for pcolum=0:39p1=ones(30,30); %建立全为1的样本矩阵m=strcat(‘C:\Users\91082\Desktop\yangben\num\’,int2str(pcolum ),’.jpg’);I=imread(m); %循环读入0-39个样本数字文件I1=im2bw(I,0.3); %对输入图像进行二值化处理采用全局阈值0.3[m,n]=find(I1==0);rowmin=min(m);rowmax=max(m);colummin=min(n);colummax=max(n);I2=I1(rowmin:rowmax,colummin:colummax); %截取是入图像中的数字部分rate=30/max(size(I2));I3=imresize(I2,rate); %对输入文件变尺寸处理[I,j]=size(I3);row=round((30-i)/2);colum=round((30-j)/2);p1(row+1:row+I,colum+1:colum+j)=I3; %建立起30*30的矩阵p1=-1*p1+ones(30,30); %反色处理for hh=1:30p((hh-1)*30+1:(hh-1)*30+30,pcolum+1)=p1(hh,1:30);end %将处理的源样本输入供神经网络训练的样本% pcolum是样本数循环变量switch pcolumcase {0,10,20,30}t(pcolum+1)=0; %数字0case{1,11,21,31}t(pcolum+1)=1 ; %数字1case{2,12,22,32}t(pcolum+1)=2 ; %数字2case{3,13,23,33}t(pcolum+1)=3; %数字3case{4,14,24,34}t(pcolum+1)=4; %数字4case{5,15,25,35}t(pcolum+1)=5 ; %数字5case{6,16,26,36}t(pcolum+1)=6 ; %数字6case{7,17,27,37}t(pcolum+1)=7 ; %数字7case{8,18,28,38}t(pcolum+1)=8 ; %数字8case{9,19,29,39}t(pcolum+1)=9 ; %数字9end %建立与训练样本对应的输出值t endsave 51ET p t;%训练网络代码clear all;load 51ET p t; %加载样本pr(1:900,1)=0;pr(1:900,2)=1;net=newff(pr,[25 1],{'logsig' 'purelin'},'traingdx','learngdm');%创建BP网络net.trainParam.epochs=3000; %设置训练步数net.trainParam.goal=0.005; %设置训练目标net.trainParam.show=10; %设置训练显示格数net.trainParam.lr=0.05; %设置训练学习率net=train(net,p,t); %训练BP网络save ET51net net;%识别0-9过程clear allfor m=0:9c=m;%m=input('请输入测试样本(C:\Users\91082\Desktop\yangben\try\):');I=strcat('C:\Users\91082\Desktop\yangben\try\',int2str(m),'.jpg');U=imread(I);imtool(U); %通过键盘输入添加试验样本load ET51net net; %加载以训练好的BP神经网络p=zeros(900,1); %建立输入样本的空矩阵p1=ones(30,30); %建立临时存放样本的30*30的矩阵I1=im2bw(U,0.3); %对输入图像进行二值化处理采用全局阈值0.3[m,n]=find(I1==0);rowmin=min(m);rowmax=max(m);colummin=min(n);colummax=max(n);I2=I1(rowmin:rowmax,colummin:colummax); %截取是入图像中的数字部分rate=30/max(size(I2));I3=imresize(I2,rate); %对输入文件变尺寸处理[i,j]=size(I3);row=round((30-i)/2);colum=round((30-j)/2);p1(row+1:row+i,colum+1:colum+j)=I3; %建立起30*30的矩阵p1=-1*p1+ones(30,30); %反色处理for hh=1:30p((hh-1)*30+1:(hh-1)*30+30,1)=p1(hh,1:30);end %将处理的源样本输入供神经网络训练的样本x=sim(net,p); %测试网络x=round(x); %输出网络识别结果fprintf('第%d 图片是数字:%d\n',c,x)end3)运行结果及分析训练网络结果如下图：由图可知，训练70次就达到训练目标。
基于BP神经网络的催化剂烧结图像识别
（ ｃｏｌ ｆ ｏ ｕｅ ｎ ｏ ｗ ｒ ， ａｊ ｇＵ ｉｅｓ ｙｏ ｆｒ ｔ ｎＳｉｎ ｅａｄＴ ｃ ｎｌｇ ， ａｊ ｇ １０ ４ Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｍｐ ｔｒ ｄＳｆ ａｅ Ｎ ｎｉ ｎｖｒｉ ｆ ｎｏｍａ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏｙ Ｎ ｎｉ ０４ ， ｈｎ ） Ｃ ａ ｔ ｎ ｔ Ｉ ｉ ｎ２
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｙ ｗ ｒ ： ｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ， ＢＰ ｌ ｏ ｉｈｍ ，ｉ ａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ，ｃ ｔ ｌ ｓ ｃ ｉ ｉｙ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｇ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ａａ ｙ ｔａ ｔｖ ｔ
催 化剂在 化工 生产 中非 常重 要 ， 使用 寿命 与 其
Ｔｈｅ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ ｆＣａ ａ ｙｓ ｎｔ ｒ ｎｇ Ｉ ａ ｅ Ｂａ ｅ ｏ ｃ ｇ ｔｏ ｏ ｔ ｌ ｔＳｉ ｅ ｉ ｍ ｇ ｓ ｎ ＢＰ ｅ ａｌＮｅ ｗｏ ｋ Ｎ ｕｒ ｔ ｒ ｓ
ＬＩＨａｎ ｇ ｎ ＺＨＡＯ ａ — ｕ — ｕａ ｇ， Ｘｉ ｏ ｙ
第 ９卷 第 ２期
２１ ０ ０年 ４月
江 南 大 学 学 报 （ 然 科 学 版） 自
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｉｎ ｎ ｎ Ｕ ｉｅｓｔ （ ｔ ｒ ｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉ ｏ ） ｏ ｒ ａ ａ ｇ ａ ｎｖ ｒｉ Ｎａｕ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄ ｔ ｎ ｏＪ ｙ ｅ ｉ
Ｖｏ ． Ｎｏ ２ １９ ．
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｔ ｇ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｔａｎ ｄ ｔ ｄ ｎ ｉ ｈ ｈ ｍｉａ ａ ａ ｙ ｔ ｓ ｒ ｃ ： ｅ ｎ ｗ ｔ ｏ ｆ ｇ ｔ ｎ ｅ ｒ ｌ ｎ ｔ ｒ ｒ ｉ ｅ ｏ ｉ ｅ ｔ ｙ ｔ ｅ ｃ ｅ ｃ ｌ ｃ ｔ ｌ ｓ ｉ ｆ
利用神经网络进行图像识别的步骤与方法
利用神经网络进行图像识别的步骤与方法在当今科技发展迅猛的时代，图像识别技术逐渐成为了人工智能领域的热门话题。
神经网络作为一种重要的人工智能算法，被广泛应用于图像识别任务中。
本文将介绍利用神经网络进行图像识别的步骤与方法。
一、数据收集与准备在进行图像识别之前，首先需要收集并准备大量的图像数据。
这些数据应包含各种不同的类别和角度的图像，以便训练神经网络具有更好的泛化能力。
此外，还需要对图像数据进行预处理，如调整大小、裁剪、灰度化等，以便提高神经网络的训练效果。
二、构建神经网络模型神经网络是一种由多个神经元组成的网络结构，通过学习输入数据的特征来实现图像识别的目标。
构建神经网络模型的关键在于选择适当的网络结构和参数设置。
常用的神经网络模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等。
根据具体的图像识别任务，选择合适的网络模型是十分重要的。
三、训练神经网络模型训练神经网络模型是图像识别的核心步骤。
首先，将准备好的图像数据集划分为训练集和验证集。
然后，将训练集输入到神经网络中进行训练，并根据预测结果与真实标签之间的误差来调整网络参数。
这个过程需要多次迭代，直到网络达到预设的训练准确度。
四、验证与调优在训练完成后，需要使用验证集对神经网络模型进行评估。
通过与验证集的比较，可以判断模型是否过拟合或欠拟合，并对网络结构和参数进行调优。
常用的调优方法包括增加训练数据、调整学习率、正则化等。
通过不断地验证与调优，可以提高神经网络的泛化能力和识别准确度。
五、测试与应用在完成验证与调优后，可以使用测试集对训练好的神经网络模型进行最终的评估。
通过测试集的结果，可以评估神经网络在未知数据上的泛化能力。
若测试结果满足要求，则可以将训练好的神经网络模型应用于实际的图像识别任务中。
六、继续优化与迭代图像识别是一个不断发展的领域，随着技术的进步和需求的变化，神经网络模型也需要不断优化和迭代。
基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术
基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术李萍;徐安林【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2016(039)018【摘要】The aim of this paper is to study the image recognition technology of intelligent manufacturing system based on BP neural network. With the development of BP neural network,the manufacturing industry in China towards to information de⁃velopment has become a major trend. In the system design of current manufacturing industry,since the image resources struc⁃ture is complex,the BP neural network is employed to extract the image features and optimize the composing solution of feature vectors,so as to optimize and realize the image recognition technology of intelligent manufacturing system. The results show that the BP neural network based image recognition technology of intelligent manufacturing system can reduce the system redundancy of 18.0 in using process,and improve the system application performance of 12.0%. The conclusion shows that the image recog⁃nition technology based on BP neural network can make the system platform more intelligent,meet the development require⁃ments of manufacturing information,improve the image recognition performance of intelligent manufacturing system,and play a positive impact.%研究了基于BP神经网络的智能制造系统图像识别技术。
基于BP神经网络的液滴图像识别方法
基于BP神经网络的液滴图像识别方法
扈映茹;吕岑;户军茹
【期刊名称】《光学仪器》
【年(卷),期】2009(031)002
【摘要】通过CCD监测白酒和掺入50%水的白酒两种不同液体液滴的生长过程,针对最大的液滴提取特征参数,利用主成分分析技术对特征参数进行优化,确定了5项有效的特征参数.最后采用BP神经网络识别不同的液滴.结果表明:不同液体液滴的轮廓特征参数是有区别的.因此,结合模式识别的图像液滴分析技术可以应用于分析和鉴别液体.
【总页数】4页(P38-41)
【作者】扈映茹;吕岑;户军茹
【作者单位】陕西科技大学,电气与信息工程学院,陕西,西安,710021;陕西科技大学,电气与信息工程学院,陕西,西安,710021;武警工程学院,电子技术系,陕西,西
安,710086
【正文语种】中文
【中图分类】O434.3
【相关文献】
1.基于BP神经网络的图像识别方法 [J], 高强
2.基于图像处理及BP神经网络的火灾识别方法 [J], 张宇峰
3.基于图像处理及BP神经网络的火灾识别方法 [J], 张宇峰
4.基于改进BP神经网络陶瓷梭式窑火焰图像识别方法 [J], 朱永红; 夏力; 王俊祥
5.基于BP神经网络的计算机图像智能识别方法 [J], 张秀良;曲红
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于BP神经网络的探地雷达图像识别技术
ＧＰ 是探 测地表 下 结构 和 埋设 物 的 新 型 无损 探 Ｒ） 测仪 器 ， 它利 用 电磁 波对地 表的穿 透能 力 ， 地表 从 向地下 发射某 种形 式 的电磁 波 ， 电磁 波 在 地下 介 质 特性 变化 的界 面上 发 生 反射 ， 过 接 收 反射 回 通 波信号， 据其延时、 根 形状 及 其 频谱 特 性 等参 数 ， 解 释 出 目标深 度 、 介质 结 构及 其性 质［ ． １ 在数 据 ］ 处 理 的基 础上 ， 应用 数字 图像 的恢 复与 重建技 术 ， 对 地下 目标进 行 成像 处 理 ， 到对 地 下 目标 的真 达
的形 式．
一 ） １∞￡ ｌ ∞ 省Ｉ一 ｕ
一 ，
一 芭
在这里 首先 利用 数值模 拟方 法得到 典型 雷达
猫枷
图像 的反射 特 征 ， 次将雷 达 图像 分 割为 １ × １ 其 Ｏ Ｏ 的点 矩阵 ， 然后 对雷 达 图像 进行 灰度处理 ， 除 图 去 像边 缘 的噪音 和杂波 ， 了便 于训 练 网络 ， 灰度 为 将 处理 后 的矩 阵 归 一化 处 理 ， 将这 １ ０个 数据 作 为 ０ 网络 的训 练数 据 ， 中训 练的 图像如 图 ２所示 ． 其
下公式 对 网络速 度进行 调整 ．
ｊＦ
输 入层 （ｎ ｕ ａ ｅ） 众 多 神 经 元 （ ｕｏ ） Ｉｐ ｔｌ ｒ ， ｙ Ｎｅ ｒ ｎ 接受大 量非线 形 输入 信 息 ． 入 的 信 息称 为 输入 输
向量．
输 出层 （ ｕｐ ｔａｅ）信 息在 神经元链 接 中 Ｏ ｔｕ ｙｒ ， ｌ
ＡＷ （ － ）一 一 ｔ １ ４
－ ＡＷ （）： ４ｈ ｔ
△ （ ＋ １ － 硼 （） ）４ ￡
基于BP神经网络的图像识别算法研究
基于BP神经网络的图像识别算法研究近年来，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，图像识别技术是人工智能领域的重要应用之一。
在许多实际应用场景中，我们需要对图像进行自动化识别。
传统的图像识别方法往往需要手动提取特征，这个过程需要大量的人力和时间。
而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征，能够更好地应对现实场景中的变化和噪声。
一、BP神经网络基础BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，它通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元都有多个输入和一个输出。
其中，输入为前一层神经元的输出经过加权之后再加上一个偏置得到的。
每个神经元都有一个激活函数，它可以将输入转换成输出，并经过向后传播算法来进行权值的调整，从而达到对数据的分类和识别的目的。
在BP神经网络的训练中，常用的算法是误差反向传播算法。
该算法的目的是通过不断地调整权值和偏置，使得神经网络的输出尽可能接近真实值。
误差反向传播算法是一个迭代过程，每次迭代都会调整权值和偏置。
其中，每次迭代的误差是神经网络的输出和真实值之间的差距。
通过误差反向传播算法，我们可以得到神经网络中每个节点的权值和偏置，从而使得神经网络的输出在训练数据集上表现更好。
二、基于BP神经网络的图像识别算法基于BP神经网络的图像识别算法最重要的步骤是特征提取。
传统的图像识别算法需要手动提取特征，这个过程比较繁琐，需要人工干预。
而基于BP神经网络的图像识别算法则可以通过学习训练数据来自动提取特征。
在训练过程中，神经网络不断调整权值和偏置，从而使得神经网络的输出能够更好地匹配训练数据。
在测试数据上，我们可以直接使用已经训练好的神经网络进行分类和识别。
在实际应用中，基于BP神经网络的图像识别算法需要解决以下几个问题。
首先，特征提取的效果直接影响算法的性能。
如果特征提取的质量不好，那么算法的准确率也会大大降低。
其次，对于大型数据集来说，神经网络的训练可能需要花费很长时间，因此需要针对具体问题选择合适的神经网络模型和算法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
１ 引言
人 工神 经 网络 （ Ａｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ） （ 简 称Ａ Ｎ Ｎ）系 统 诞 生于２ Ｏ 世 纪４ ０ 年 代末 ，已有 半个 多世 纪 的发 展 ，从一 开始 的简 单 逻 辑运 算 、推 理 ，到现 阶段 发展 成 具有 复杂 模式 和记 忆 、联 想 、推 理 、 的功能 ，己成 为解 决某 些传 统 方法 所无 法解 决 的 问题 的 有力 工 具 。神 经 网络 所表 现 出的这 些特 点 使它 日益 受到 学者 的 重视 ， １ ９ ８ ６ 年 ，Ｒ ｏ ｍｅ ｌ ｈ ａ ｒ ｔ 和 Ｍｃ ｃ ｌ ｅ ｌ ｌ ａ ｎ ｄ 在 传统 神经 网络 的基础 上 ，提 出了误 差 反 向传 播算 法（ Ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ） ，简称 Ｂ Ｐ 算 法 ，与 神 经 网 络结 合 ，发展 成 为 机 器 学 习 的热 门 方 向 。Ｂ Ｐ 神 经 网络 包 含 了前 向和反 向两个 过程 ，线 性变 换 和非 线性 激活 函 数两 个运 算 ，运 用 激活 函数 的 连续 、可 导特 性 ， 以逐 次 逼近 的方 式 ，迭代 寻 找最 优 解 ，并 确定 线 性参 数 的范 围 ，最后达 到 识别 、分 类 的功 能 。而 图像 的 识别 正是 分 辨 图像边 缘 ，通 常 以梯 度 方 向作为 逼近 方 向 ，不 断调 整 速 率 ，达 到 分 类 目的 ，因 此Ｂ Ｐ 神 经 网 络在 图像 分 类 ，模 式 识 别 方 面有 极大 的应 用价 值 。
ｎ ｅ ｔ ． ｐ ｅ ｒ ｆ ０ ｒ ｍＦ ｃ ｎ ＝ ＞ ｓ ｓ ｅ ） ； ％平 方 和 误 差 性 能 函 数 ｎ ｅ ｔ ． ｔ ｒ ａ ｉ ｎ Ｐ ａ ｒ ａ ｍ． ｇ ｏ ａ ｌ ＝ Ｏ ． １ ： ％平 方 和 误 差 目标 ｎ ｅ ｔ ． ｔ ｒ ａ ｉ ｎ Ｐ ａ ｒ ａ ｍ． ｓ ｈ ｏ ｗ＝ ２ ０ ； ％进 程 显 示 频 率 ｎ ｅ ｔ ． ｔ ｒ ａ ｉ ｎ Ｐａ ｒ ａ ｍ． ｅ ｐ ｏ ｃ ｈ ｓ ＝ ５ ０ ０ ０ ； ％最 大 训 练 步 数 ｎ ｅ ｔ ． ｔ ｒ ａ ｉ ｎ Ｐ ａ ｒ ａ ｍ． ｍｅ ＝ Ｏ ． ９ ５ ： ％动 量 常 数 网 络 训 练 ｎ ｅ ｔ － ＝ ｉ ｎ ｉ ｔ （ ｎ ｅ ｔ ） ； ％初 始 化 网 络
３ 仿真 实验
本 实验 用ｐ ｙ ｔ ｈ ｏ ｎ 完成 了对 神 经 网络 的训练 和 图像 识别 模拟 。从 数 据样 本库 中选 择０ ～９ 这 十个 数字 的Ｂ ＭＰ 格式 的 图像 ，图像 分辨率 为ｌ ６ ×８ 像素 ，每 个 目标 图像分 别加５ ％、 １ ５ ％、２ ５ ％、３ ５ ％、４ ５ ％大 小 的随 机噪 声 ，共产 生６ Ｏ 个 图像样 本 。将样 本 分为 两个 部分 ，一部 分 用于 训练 ，另 一 部分用 于测 试 。实验 中用 于 训练 的样本 为４ Ｏ 个， 用 于测 试 的样 本 为２ ０ 个 。 函数ｒ ａ ｎ ｄ ｎ （ ｍ， ｎ ） 负责 产生 随机 噪 声数 据 。 设 置训练 参 数
【 关键词 】 人 工神经网络 （ Ａ ＮＮ）；Ｂ Ｐ 网络 ；Ｐ ｙ ｔ ｈ ｏ ｎ ；图像识别
网 络按 整个 对象 的特 征 向量来 记忆 图像 的 ，只 要大 多数特 征值 符合 曾学 习过 的训练 样本 数据 特 征 ，就 可 识别为 同一类 别，所 以当样本 存 在较 大噪 声时 神经 网络 分类 器 仍可 正确识 别 。在 图像识 别领 域 ， 只 要将 图像 的 点矩 阵 向量 作 为神 经 网络 的输 入 ，经 过网络 的计 算 ， Ｂ Ｐ 神 经 网络 就能输 出识 别结 果 。
Ｅ Ｌ Ｅ Ｃ Ｔ Ｒ ＯＮ Ｉ Ｃ Ｓ Ｗ０Ｒ Ｌ Ｄ・ 攘索 与 蔡
基 于 ＢＰ神 经 网 络 的 图 像 识 别 方 法
山 东青年政 治 学院 高 强
【 摘要 】 神 经网络是近年来受到 国内外广泛关注的高新技 术，不同科学的科技人 员对其进行 了深入的研究 ，并取得 了许 多有价值的研究成
２ ＢＰ 神经网络
２ ． １ Ｂ Ｐ 神经 网络 节点 结构 在Ｂ Ｐ 神 经 网 络 中 ，输 入 层和 输 出层 的节 点个 数 都 是确 定 的 ， 如 果用 于 分 类 ，则 节 点激 活 函数 一般 选 用 Ｓ 型 函数 或者 可 导 函数 ， 如 果用Ｂ Ｐ 网 络去逼 近 ，则输 出层 节 点用 线性 函数 ， 即． ． 『 《 ） 。 Ｂ Ｐ 神 经 网 络在 训 练 数 据 时可 以采 用 增量 学 习或 者批 量 学 习 。 从 感如 器 的学 习算 法可 知 ，不 论哪种 学 习 ， 目的都是 在反 向传 播 过 程 中修 改 网络节 点 中 的权重 系数 ，从而 使误 差精 度最 小 ，一 旦确 定 节 点 的 线 性权 重 系 数 ，网 络 就 能 多维 向量 客 体 对 象 正确 识 别 、分 类 。 当训练 结 束时 ，误 差小 于精 度 阈值 ，网 络 中各个 节 点权 重系 数 其 实就 是结 点 本身 所提 取 的外 部环境 的变 化 特征 ， 也就 是说 ，权 重 系 数是 存储 了外部环 境 多特 征 映射模 式 。分 布在 节 点的线 性 映射 函 数 ，结 合激 励 函数 ，从 而具 有 实现任 何 复杂 非线 性 映射 的功 能 ，这 使得 它特 别 适合 于求解 内部机 制复 杂 的问题 。 ２ ． ２ Ｂ Ｐ 神经 网络 结构 任 意 的有输 入端 到 输 出端 的非线 性 映射 ，都 可 以交给 对 于含 有 个 隐含 层 的三 层 Ｂ Ｐ 神经 网络 实现 。如果 增 加Ｂ Ｐ 神 经 网 络 隐含 层 的 数 量 ，可 以降 低 误差 ， 提 高精 度 ，但 同 时也 使ＢＰ网络 学 习收 敛 时 间变 慢 ，使 学习 效率 下 降。 因此 更多 的时候 ，提 高误差 精度 ，是 通 过增 加隐 含层 结 点数 来实 现 ，而不 是增 减 隐含 层 的层 数 。一般 情 况 下 ，我们应 优 先考 虑增 加隐 含层 的结 点数 。 Ｂ Ｐ 算 法 改 进 的 主 要 目标 是 既 能 加 快 训 练 速 度 和 网 络 收 敛 速 率 ，又 能使 程序 避 免陷 入局 部极 小值 ，常见 的 改进方 法有 带 动量 因 子 算 法 、 自适 应 学 习速 率 、变 化 的学 习速 率 以及作 用 函数 后 缩 法 等 。动 量 因子法 的基 本 思想 是在 误差 反 向传播 的过程 中 ，在 每一 个 权值 的变化 上加 七一项 偏置 ， 该项 与权值 变 化 的值 成 正 比 ，从而 在 反 向传 播过 程 中能运 用 梯度 下 降的方 法使 权 重发 生变 化 。而 自适应 学 习速 率 的方法 则 是针对 一 些特 定 的 问题 的 。 改变学 习速 率 的方 法 的 原则 是 ，在 连续 几次 迭代 中 ，若 目标 函数对 某 个权 倒数 的 符号相 同，则 这个 权 的学 习速 率增 加 ，反 之若 符号 相反 则减 小 它的 学 习速 率 。而 作 用 函数 后 缩 法 则 是将 作用 函数 进 行 平 移 ， 即加 上 一 个 常 数 。我 们通 常 把 网络 中的节 点 比拟 成人 脑神 经元 ， 如 同人记 实 际事 物 一 样 ，Ｂ Ｐ 神 经 网 络 在样 本 数 据 学 习 中 ，节 点系 数 权 值 的 改变 就 像 是人 脑神 经 元轴 突与 树 突连 接 阈值 的改变 ，神 经 网络会 把 权系 数 调 整 到 最佳 ，从 而 使 分类 做 到 最 好 。作 为 一个 整 体 结构 ，Ｂ Ｐ 神 经
果 ，利 用Ｂ Ｐ 网络 实现 图像 质量评 价 ，选 取 图像 的几 个特 征 向量作 为Ｂ Ｐ 网络 的输入 。一般Ｂ Ｐ 的输 入 都是数 值 组成 的 。文 中提 出的用Ｂ Ｐ 神经网 络作 图像 识 别 的方 法 。不对 图像作 特征 提取 ，直接把 图像 数 据作 为神 经 网络识 别 器的 输入 。文 章最后 用Ｐ ｙ ｔ ｈ ｏ ｎ ￣成 了网络的 训练 与测试 ，并 给 出了试验 结果 。结 果表 明 ，不作 特征提 取 的神 经 网络 图像识 别 系统具 有很 强 的抗干 扰能 力 。