基于Arnold变换的混沌遗传BP神经网络图像分割方法

摘要

本发明涉及基于Arnold变换的混沌遗传BP神经网络图像分割方法，该方法包括采用混沌遗传算法优化BP神经网络，利用训练好的BP神经网络进行图像分割；所述混沌遗传算法的具体过程为：①初始化种群：以混沌映射产生大小两个种群x、y，以小种群x作为初始种群，大种群y备用；②计算初始种群x中的个体适应度值；将初始种群x中的个体适应度值后设定个数的个体替换为大种群y中的个体，并计算替换后个体的适应度值；③根据计算出的个体适应度值，对初始种群x中个体进行选择、交叉及混沌变异操作直至达到最大进化次数或最大适应度不再发生变化，算法终止。本发明能有效确保种群进化过程的遍历性，加快神经网络训练进程，增强图像分割效果。