神经网络在图像识别中的应用：BP与RBF模型

"基于人工神经网络的图像识别和分类，由成都理工大学的卜富清撰写，郭科和王茂芝教授指导，属于计算数学领域的硕士论文，探讨了利用BP网络和径向基函数(RBF)神经网络进行图像识别的模型与技术。" 本文深入研究了基于人工神经网络的图像识别技术，特别是如何运用BP网络和径向基函数神经网络来解决这一问题。图像识别是计算机科学的重要组成部分，旨在模拟人类对图像的理解能力，涉及统计、结构、模糊和智能等多种识别方式。在20世纪80年代，人工神经网络因其并行性、分布式存储、容错性、自适应性和非线性处理能力，在模式识别领域展现出巨大潜力。 BP（Backpropagation）神经网络是一种广泛应用的训练多层感知器的算法，它通过反向传播误差来调整权重，以最小化预测输出与目标输出之间的差异。本文详细介绍了BP网络的结构和学习算法，并将其应用于图像识别，讨论了如何利用BP网络对图像进行特征提取和分类。 另一方面，径向基函数神经网络（Radial Basis Function，RBF）以其快速的收敛速度和对非线性问题的良好处理能力而受到关注。RBF网络通常包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，其中隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数。论文中，作者利用RBF网络对医学图像进行了识别和分类，与其它方法进行了比较，展示了其在实际应用中的有效性。 此外，文章还涵盖了图像预处理技术的基础知识，这是图像识别过程中的关键步骤，包括噪声去除、增强、归一化等，以提高后续识别的准确性和效率。同时，文中还概述了几种常见的神经网络模型，如感知机、自组织映射网络等，以及它们在模式识别中的应用策略。 这篇论文详尽地探讨了神经网络在图像识别中的应用，特别是BP网络和RBF网络的模型构建和学习算法，强调了这些方法在实际问题解决中的价值。测试结果证明了这些基于神经网络的图像识别与分类方法在实际应用中具有较高的实用性，为相关领域的研究和开发提供了有价值的参考。