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《计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(上册)》2006年
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基于BP神经网络和支持向量机的文物分类研究

周像金  耿国华  周明全  朱翔  
【摘要】:介绍一种综合BP神经网络和支持向量机的分类方法,提取直方图、灰度共生矩阵等多个文物图像的颜色、纹理、形状特征量作为神经网络的输入,并使用BP算法、L-M算法等不同的训练算法和Sigmoid函数、正切函数等不同的激励函数调整神经网络,以选取最佳准确率。针对神经网络存在的收敛速度慢,“过学习”等问题,利用支持向量机给出了解决方案,构造了古耀州瓷碎片图像的分类器, 并将其应用于文物碎片分类中,取得了较高的分类准确率。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 白雪飞,周明全,耿国华;人工神经网络在文物分类系统中的应用研究[J];微机发展;2005年02期
【共引文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 高云;基于GA-BP网络的铁水硅含量预测系统[D];合肥工业大学;2006年
9 雷萍;汇率的非线性组合预测方法研究[D];河海大学;2006年
10 杨天宇;基于BP神经网络的GPS高程拟合及其在杭州湾跨海大桥中的应用[D];西南交通大学;2006年
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