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- [4] Rule extraction from trained adaptive neural networks using artificial immune systems[J] . Humar Kahramanli,Novruz Allahverdi.Expert Systems With Applications . 2007 (2)
基于粒子群神经网络的细胞图像分割方法
被引：17
作者：
张煜东
吴乐南
韦耿
机构：
[1] 东南大学信息科学与工程学院
来源：
关键词：
神经网络;
细胞图像分割;
隐层神经元个数;
粒子群优化;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
为了更好地分割细胞图像,对传统的BP神经网络进行改进:首先将输入神经元设置为一个3×3窗口,以代替传统的单像素通道;其次采用一种基于信息熵的方法估计隐层神经元的个数;最后采用一种改进的PSO算法来保证网络权值收敛到最优。对血细胞和肠细胞的分割结果表明,本文方法得到的隐层神经元数大幅减少,误判率也优于BP与LM算法,耗时较BP算法少且近似接近LM算法。本文提出的估计隐层神经元的方法有效,且改进的PSO算法能够跳出误差函数局部极小点,收敛到全局最小点。
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