概率神经网络与径向基函数网络在图像融合中的应用

"神经网络-jlink v9.5原理图，验证可用" 本文主要讨论的是神经网络在智能信息处理中的应用，特别是概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）和径向基函数网络（Radial Basis Function, RBF）在多聚焦图像融合中的运用。神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型，具有分布式信息存储、联想记忆和强大的自适应及容错能力，广泛应用于模式识别、语音处理、图像处理等多个领域。 概率神经网络（PNN）由D. F. Specht于1988年提出，它是基于统计方法的前馈神经网络。PNN在分类性能上可与最优的贝叶斯分类器相媲美，其最大特点在于无需像多层感知器那样使用误差反向传播算法来调整参数，而是采用完全的前向计算。PNN的网络结构类似BP网络，但关键区别在于Sigmoid函数被正态函数替代。网络训练只需一次，当训练样本充足时，其性能趋向于贝叶斯准则，并可通过选择合适的平滑函数控制收敛域的复杂性。 PNN的第一层为输入层，线性传递函数处理样本向量的各个分量。对于多类问题，若单元性质为正态分布，隐层单元的状态函数由高斯函数表示，其表达式包含了样本的均值和协方差矩阵。累加层的输出是这些高斯函数的加权和，用于决策或分类。 此外，提到了智能信息处理技术的一本教材——《智能信息处理技术》。该书涵盖了智能信息处理的理论基础和最新技术，如模糊集合、模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络、进化计算等。书中内容深入浅出，结合理论与实践，适合作为相关专业研究生和本科生的教材，同时也可供工程技术人员和科研人员参考。 神经网络，尤其是PNN，是智能信息处理中的重要工具，它们在解决复杂问题，如图像融合等方面，展现出高效和灵活性。而相关领域的学习和研究资源，如《智能信息处理技术》一书，为深入理解和应用这些技术提供了坚实的基础。