基于改进自适应遗传算法的神经网络图像分类方法

摘要

基于改进自适应遗传算法的神经网络图像分类方法，包括以下步骤：采用基于灰度共生矩阵的特征提取算法，提取出样本图像的纹理特征，获得训练样本的和测试样本的纹理特征；将训练样本的纹理特征作为RBF神经网络的输入，采用基于遗传优化的神经网络学习方法训练RBF神经网络，生成训练好的RBF神经网络；将测试样本的纹理特征输入训练好的RBF神经网络，进行图像分类测试。针对k‑means聚类算法等对初始值选取敏感的不足，本发明能够较好地避免遗传算法的“早熟”收敛，能够简化神经网络分类器的网络结构，而且提高了网络的泛化能力和图像的正确分类率。