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基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法 被引量：20
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作者 张煜东 吴乐南 韦耿 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第7期56-62,共7页
为了更好地分割细胞图像,对传统的BP神经网络进行改进:首先将输入神经元设置为一个3×3窗口,以代替传统的单像素通道;其次采用一种基于信息熵的方法估计隐层神经元的个数;最后采用一种改进的PSO算法来保证网络权值收敛到最优。对血... 为了更好地分割细胞图像,对传统的BP神经网络进行改进:首先将输入神经元设置为一个3×3窗口,以代替传统的单像素通道;其次采用一种基于信息熵的方法估计隐层神经元的个数;最后采用一种改进的PSO算法来保证网络权值收敛到最优。对血细胞和肠细胞的分割结果表明,本文方法得到的隐层神经元数大幅减少,误判率也优于BP与LM算法,耗时较BP算法少且近似接近LM算法。本文提出的估计隐层神经元的方法有效,且改进的PSO算法能够跳出误差函数局部极小点,收敛到全局最小点。 展开更多
关键词 神经网络 细胞图像分割 隐层神经元个数 粒子群优化
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