基于GA-BP神经网络的计算机智能化图像识别技术探究

随着信息技术发展越来越迅速,计算机智能化图像识别技术的发展也日益完善,其发挥的作用也越来越重要。本文以神经网络方法为基础,对计算机智能化图像识别技术进行了研究,本文将遗传算法GA与BP算法进行结合,通过分析智能化图像识别原理、图像模式识别和BP神经网络学习算法,建立了GA-BP网络图像识别模型。采用四层神经网络,输入节点设置为256,输出节点设置为5,进行了GA-BP网络和BP神经网络的对比实验,结果表明,在进行数字图像识别时,GA-BP网络正确识别率为98.7%,BP网络正确识别率为92.5%,GA-BP网络正确识别率比BP网络要高出6.2%,GA-BP网络克服了BP网络收敛速度慢和训练时间长的缺点。