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提出了一种基于神经网络──粒子群优化算法的医学图像分割新方法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,克服了神经网络收敛速度慢,以及容易收敛到局部最优解的缺点。并与遗传算法进行了比较,结果表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,而且在分割准确率、误差率以及运行时间上也都有了较明显的提高。
基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法
【摘 要】
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提出了一种基于神经网络──粒子群优化算法的医学图像分割新方法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,克服了神经网络收敛速度慢,以及容易收敛到局部最优解的缺点。并与遗传算法进行了比较,结果表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,而且在分割准确率、误差率以及运行时间上也都有了较明显的提高。
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院,吉林省松原市中心医院
【出 处】
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长春工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年02期
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