本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法，利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练，使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别，对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表明，RBF神经网络的结构简单、学习权值数量少且收敛速度快，不仅能有效的区分医学图像中的不同结构，显示图像细节，同时其误差曲线收敛稳定、速度快。
2021-10-25 11:14:16
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1.基于Keras批量修改文件名以定义标签；
2.可根据自己的数据集图像特点调整参数，实现2分类或多分类任务的模型训练；
3.模型结构可自己更改；
4.输出训练loss和accuracy变化曲线。
2021-10-13 10:07:08
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自己编写的神经网络，对四类水下图像的特征值进行分类，只有一个隐含层的
2021-10-04 17:00:30
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利用每行每列灰度值之和来分割图像，并用阈值进行分类生成训练集，然后训练神经网络检测小芯片缺陷
2021-09-28 18:00:15
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卷积神经网络(CNN)的结构与参数决定了其在图像分类中的性能,针对深度网络结构复杂、参数量较大的问题,提出了一种基于稠密连接网络进化的CNN(D-ECNN)图像分类算法。该算法可对网络结构空间进行有效搜索,并基于有限的计算资源对深度网络结构与参数进行自适应优化。在车辆数据集上的分类实验结果表明,本算法的准确率可达到95%,相比视觉几何组(VGG16)算法,提升了约1%,且本算法的模型文件较小、速度更快。
2021-08-28 15:52:26
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