基于神经网络的图像识别与分类研究

"这篇论文详细探讨了基于人工神经网络的图像识别和分类方法，由成都理工大学的卜富清完成，导师为郭科教授和王茂芝副教授。该研究在计算数学的背景下，深入研究了图像处理、特征提取、模式识别和神经网络的理论，并以此为基础构建了两种神经网络模型——BP网络和径向基函数（RBF）网络，用于图像识别和分类。" 在图像识别领域，计算机通过数据获取、数据处理和判别分类三个步骤来识别和分类图像。统计模式识别、结构模式识别、模糊图像识别和智能模式识别是解决这一问题的主要方法。人工神经网络，作为智能模式识别的一种，因其并行性、分布式存储、容错性、自适应性和联想记忆等特性，在模式识别中表现出显著优势。 20世纪80年代以来，人工神经网络技术逐渐成熟，尤其在图像识别技术中展现出强大的潜力。BP神经网络，以其反向传播算法，被广泛用于图像特征的学习和分类。而RBF神经网络则因其快速收敛和高精度的特性，常用于复杂图像的识别任务，如医学图像的分析。 论文详细介绍了BP神经网络的结构和算法，以及RBF神经网络在医学图像识别中的应用。作者通过实验验证了这两种神经网络模型在实际问题中的有效性，特别是数字识别和医学图像分类，测试结果证明了这些方法的实用价值。 这篇论文提供了基于神经网络的图像识别技术的理论框架和实践应用，对于理解神经网络在图像处理中的作用，以及进一步提升图像识别的准确性和效率具有重要的参考价值。