2．初始权值的选择 在前馈多层神经网络的BP算法中，初始权、阈值一般是在一个固定范围内按均匀分布随机产生的。一般文献认为初始权值范围为-1～＋1之间，初始权值的选择对于局部极小点的防止和网络收敛速度的提高均有一定程度的影响，如果初始权值范围选择不当，学习过程一开始就可能进入“假饱和”现象，甚至进入局部极小点，网络根本不收敛。初始权、阈值的选择因具体的网络结构模式和训练样本不同而有所差别，一般应视实际情况而定。本文考察了不同初始权、阈值的赋值范围对网络收敛速度的影响，确定本文神经网络模型的初始权和阈值的随机赋值范围为－0.5～+0.5。

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针对多种水果混合的图像，对各种水果的提取和识别进行研究。利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理；为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞，借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边，并基于数学形态学算子填充孔洞。再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征，用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本，然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试。实验结果表明,所提出的方法能够获得很高的正确识别率，能够有效地将同一幅图像中的不同水果识别出来。

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