神经网络图象匹配算法训练样本粗集求解

摘要：

为了快速地进行神网络图象匹配求解,提出了一种基于粗集理论的神经网络图象匹配训练样本选择算法,即利用知识约简对神经网络图象匹配训练样本决策表进行属性约简,从而剔除了其中冗余的匹配信息.实验结果表明,该算法不仅能有效简化训练样本,以降低神经网络图象匹配系统的复杂性,还能减少神经网络图象匹配算法的训练时间.

关键词：粗糙集、神经网格图象匹配、训练样本、知识约简

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：航天预研基金413160203

在线出版日期：2004-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：458-461