文章摘要
郭 贝.基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配[J].制造业与自动化,2019,41(8):68-70
基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配
Optimization of BP-based feature point matching based on bat algorithm
  
DOI:
中文关键词: 特征点匹配;BP神经网络;蝙蝠算法;优化
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
郭 贝 江西理工大学 电气与自动化学院 
摘要点击次数: 43
全文下载次数: 29
中文摘要:
      由于医学图像的特殊性,普通亮度和对比度偏低,灰度不明显,在成像上拍摄角度和拍摄光 照变化,都是导致图像的中的数据丢失,为了解决上述的干扰,近年来,基于特征点的人工 神经网络图像匹配方法具有高速信息处理和不确定性信息处理的能力,引起了人们的广泛关 注。传统的BP神经网络参数是随机的,容易陷入局部最优,利用蝙蝠算法优化BP网络参数, 应用到特征点匹配中去。提出了一种基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配方法,利用 两图间匹配为基础,建立基于蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹配的模型,并加以特征点 的单一性约束准则和互应性约束准则,仿真结果表明:蝙蝠算法优化BP神经网络的特征点匹 配的正确率比传统的BP神经网络的正确率高。
英文摘要:
      
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
function PdfOpen(url){ var win="toolbar=no,location=no,directories=no,status=yes,menubar=yes,scrollbars=yes,resizable=yes"; window.open(url,"",win); } function openWin(url,w,h){ var win="toolbar=no,location=no,directories=no,status=no,menubar=no,scrollbars=yes,resizable=no,width=" + w + ",height=" + h; controlWindow=window.open(url,"",win); } &et=6AFDD1AF7FA60F03A94BFACA0D96691295EAFAE63307FD602760EF4D5FDC17809B401C28CCF8C6191683479DF31ADA07ED4095E74DD648C4302BE7511B3679F4BFBB609560111F19&pcid=&cid=&jid=&yid=B6351343F4791CA3&aid=&vid=&iid=5D311CA918CA9A03&sid=68D88C2FCF9C3098&eid=09ABD5535D9B6D45&fileno=281446&flag=1&is_more=0">