基于simulink的圖像處理(參考版)
2025-05-06 00:27本頁面
【正文】 ) t 運行結(jié)果： 模式 X1的識別結(jié)果： c1 = 模式 X2的識別結(jié)果： c2 = 模式 X3的識別結(jié)果： c3 = 模式 X4的識別結(jié)果： c4 = 模式 X1~X4的識別結(jié)果 c = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 時間： t = 論文提交 ? MATLAB實現(xiàn)的 M程序 – 適當(dāng)?shù)淖⑨? – 結(jié)果的簡要說明 。) c disp(39。 end end end disp(39。 for i=1:4 for j=1:3 if c(i,j) c(i,j)=1。c3。) c4=bptest(p,q,n,w,v,the ta,r,X4) c=[c1。) c3=bptest(p,q,n,w,v,the ta,r,X3) disp(39。) c2=bptest(p,q,n,w,v,the ta,r,X2) disp(39。) c1=bptest(p,q,n,w,v,the ta,r,X1) disp(39。 disp(39。%最長誤差，訓(xùn)練次數(shù) [w,v,theta,r,t,mse]=bptrai n(n,p,q,X,Yo,k ,emax,c ntmax,a1,b1)。%動量系數(shù) emax=。b1=。 k=3。 p=8。Y3]。 Yo=[Y1。%輸出模式 Y2=[0 1 0]。X3]。 X=[X1。%識別模式 X2=[0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,0]。 clc。 end clear all。thr2=。 Y=Yr。%中間層閾值 for j=1:p b(j)=1/(1+exp(Y(j)))。 function c=bptest(p,q,n,w,v,theta,r,X) %c表示模式 X送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果 %計算中間層的輸入 Y(j) Y=X*w。%保存全局誤差 t=t+1。 end er=sum(E)。 end for t=1:q E(cp)=(Y0(t)c(t))*(Y0(t)c(t))+E(cp)。 end %下移除輸入層和中間層之間的連接權(quán) w(i,j),閾值 r(j) for j=1:p for i=1:n w(i,j)=w(i,j)+b1*e(j)*X0(i)。 end %計算下一次中間層和輸出之間新的連接權(quán) v（ i， j），閾值 r（ j） for t=1:q for j=1:p v(j,t)=v(j,t)+a1*d(t)*b(j)。 end %計算中間層校正誤差 e xy=d*v39。%輸出中間層 (Y0(t)c(t))*c(t)*(1c(t))。 Y=Yr。 for j=1:p b(j)=1/(1+exp(Y(j)))。 %計算中間層的輸入 Y(j) Y=X0*w。 %循環(huán)模式識別 for cp=1:k X0=X(cp,:)。 %全局誤差為 0 mse=zeros(1,tmax)。 %輸出層閾值 t=1。 %隱含層不輸出層連接權(quán) theta=rands(1,p)。 w=rands(n,p)。對亍這個網(wǎng)絡(luò)的最大允許誤差 max=，其計算方法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： yt為第 t個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出值， Ct為第 t個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出值 學(xué)習(xí)系數(shù) 和 ，在學(xué)習(xí)過程中取 ；網(wǎng)絡(luò)的最大學(xué)習(xí)次數(shù)為 100。 X1=[1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,1,1,1,1]。 X1=[1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1]。 例如：通過 M語言實現(xiàn)對以下圖形的識別。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層（ input）、隱層 (hide layer)和輸出層 (output layer)。 BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。運行結(jié)果如下： MATLAB在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別中的應(yīng)用 課程拓展 基亍 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別的 MATLAB實現(xiàn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或自然神經(jīng)若干基本特性的抽象，是一種基亍連接學(xué)說構(gòu)造的智能放聲模型，人們試圖通過對它的研究最終解開人腦的奧秘，建立起模擬人腦功能和結(jié)構(gòu)的智能系統(tǒng)，使得計算機能夠像人腦那樣迚行信息處理。 to intensity。G39。 （ 3）模塊參數(shù)設(shè)置。 （ 1）“ Sources”模塊庫中選擇“ Image From File”模塊；
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