基于多神经网络分类器组合的火焰图像分割

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摘要：单一神经网络分类的性能很大程度上取决于网络参数的选择，设计一个性能最优的神经网络分类器是非常困难的。针对这一问题，本文提出了基于多个BP神经网络分类器组合的回转窑火焰图像分割方法。选取多组不同的训练样本对多个具有不同初始条件的BP网络进行训练，网络收敛后，用于火焰图像的分割，会产生多种分割结果，采用平均值法、投票表决法、最大统计概率法和神经网络4种方法对其进行组合，得到了最科的分割结果。实验结果表明，本文提出的方法具有分割效果好和可靠性高等优点，满了实际使用的要求。http://www.cqvip.com//QK/96163X/200004/4969130.html

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关键词：神经网络 神经网 分类器 BP神经网络 cqvip 分类器组合 回转窑 火焰图像分割 冶金 神经网络