遗传算法与BP神经网络在图象识别中的融合与MATLAB实现

该文档是太原科技大学电子信息工程学院的一份课程设计（论文）任务书，标题为"神经网络图像识别研究与实现"，旨在探讨和实现在图像识别领域的神经网络技术。研究的核心内容集中在分析和比较图像识别中常见的前馈神经网络模型，如BP网络，特别是针对BP算法在图像识别中可能遇到的局部极小问题。作者提出将遗传算法与BP网络结合，以解决这个问题，并通过MATLAB实验验证这一结合方法的有效性和正确性。 在研究方法上，采用理论研究与实践操作相结合的方式，即查阅相关文献进行理论基础的学习，同时利用MATLAB进行实验操作和模型构建。主要技术关注于基于遗传算法的BP网络图像识别模型的设计，这有助于提升图像识别的性能和鲁棒性。 研究的目标是构建一个高效的图像识别系统，通过比较BP神经网络与改进后的遗传-BP神经网络，评估新方法在识别准确性和效率方面的优势。参考文献列举了多本关于神经网络、图像处理和识别技术的书籍，如彭淑敏的博士论文、李弼程等人编写的《智能图像处理技术》以及Kenneth Caseleman的《数字图像处理技术》等，这些著作为研究提供了丰富的理论支持。 文档首先概述了图像识别的基本概念和关键步骤，包括图像预处理（如灰度转换、平滑和分割）、特征提取以及不同模式识别方法的介绍。然后详细阐述了人工神经网络的基础理论，包括其结构、学习方式和特点，以及在图像识别中的应用原理。在第三章，重点讲解了BP神经网络的工作原理，讨论了其优点和存在的局限性，以及如何通过遗传算法进行优化。 这份文档深入研究了神经网络在图像识别中的应用，尤其是通过集成遗传算法来提高BP神经网络的性能，并通过实际实验验证其有效性，对于理解神经网络在图像识别领域的最新进展和技术挑战具有很高的参考价值。