下载文档原格式
基于神经网络的图像识别与分类算法优化图像识别与分类技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的对象或场景进行准确的识别和分类。
近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于神经网络的图像识别与分类算法得到了广泛应用和深入研究。
本文将探讨基于神经网络的图像识别与分类算法的优化方法和相关技术。
首先，我们需要了解神经网络的原理。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由一系列相互连接的神经元组成。
在图像识别与分类任务中，神经网络通过学习大量带有标签的图像数据，自动提取特征并建立模型，以便对新的未知图像进行分类。
那么，如何优化基于神经网络的图像识别与分类算法呢？下面将介绍几种常见的优化方法。
首先是数据预处理。
在进行图像分类任务之前，我们需要对图像数据进行预处理，以提高神经网络的性能和准确度。
常见的数据预处理方法包括图像增强、图像降噪、图像归一化等。
图像增强可以通过一系列变换操作（如旋转、缩放、平移等）来增强图像的对比度和清晰度，从而提高图像的质量。
图像降噪可以通过滤波器等方法去除图像中的噪声，减少对后续处理的干扰。
图像归一化可以将图像的尺寸、亮度和颜色范围进行统一，以确保输入的数据具有一致性。
其次是网络架构的优化。
神经网络的架构对图像识别与分类任务的性能有着重要影响。
通过良好的网络架构设计，可以提高网络的学习能力和分类能力。
常见的神经网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度残差网络（ResNet）等。
其中，卷积神经网络在图像识别与分类任务中具有优异的性能，通过卷积层、池化层和全连接层等组件的组合，可以提取图像的局部特征、全局特征和抽象特征，从而实现对图像的高效分类。
接下来是优化算法的选择。
在训练神经网络时，我们需要选择合适的优化算法来调整网络的权重和偏置，以使网络能够更好地学习和适应训练数据。
常见的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、动量优化算法、Adam算法等。
这些算法通过调整学习率和正则化参数等参数，可以在保证训练集准确性的同时，提高网络的泛化能力。
神经网络技术在图像处理中的应用一、引言在过去的几十年里，神经网络技术已成为人工智能领域的核心技术之一。
神经网络的发展促使了计算机视觉中的许多突破，它为图像识别、分类和分割等任务提供了一种完全不同的方法，使图像处理变得更加快速和准确。
本文将探讨神经网络技术在图像处理中的应用。
二、图像识别图像识别是指将数字图像输入神经网络中，通过训练使神经网络可以识别图像中的目标物体或信息。
最近，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域中最取得突破性进展的神经网络之一。
CNN通常包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层的作用是提取图像中的局部特征，池化层则可以对卷积层中的特征进行降采样，以减少计算量和参数。
全连接层是将前面层中提取的特征进行组合，最终输出分类结果。
对于图像识别任务，许多CNN在公共数据集上已经取得了非常良好的表现。
例如，AlexNet使用CNN在2012年的ImageNet 大规模视觉识别竞赛上取得了第一名。
此后，越来越多的CNN如VGG、GoogleNet、ResNet等不断涌现，并取得了相当好的表现。
三、图像分类图像分类是指将图像分类到预定义的类别中。
这是一个非常基础的计算机视觉任务，但非常有用。
对于计算机视觉中的其他任务，如图像分割和物体检测，如果可以首先将图像分类到预定义的类别中，则可以大大简化任务的难度。
在图像分类任务中，CNN也是具有非常强大的分类能力的。
CNN可以自动学习图像中的特征，并将其编码为特征向量。
这些特征向量可以表示图像中的感兴趣区域（ROI），并且可以用于分类。
事实上，CNN已经达到了在许多领域与或超过人类水平的分类准确度。
四、目标检测目标检测是指从图像中识别和定位特定目标的过程。
一般来说，检测算法包括两个基本步骤：物体定位和物体分类。
最近，许多物体检测算法使用CNN作为其基础架构，并在公共数据集上取得了优异的检测结果。
将CNN应用于目标检测的一个常见架构是Faster R-CNN。
端到端深度神经网络图像识别技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术也得到了很大的进步。
其中，端到端深度神经网络图像识别技术是比较有名的一种。
本文将对该技术进行研究与探讨。
一、深度学习与神经网络深度学习是通过构建多层神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）来实现特征学习和图像识别的一种技术。
而神经网络（Neural Network）则可以看作是由多个神经元（Neuron）构成的网络，神经元之间通过连接进行信息传递和处理。
在神经网络中，每个神经元的输入会通过加权、求和、激活等操作，得到一个输出，并传递给下一层。
通过多层神经元的计算和反馈，神经网络可以自动学习到数据中的特征，并完成复杂的任务。
二、端到端深度神经网络图像识别技术端到端深度神经网络图像识别技术是指将整个图像识别过程置于一个神经网络中，从图像的输入到输出的结果都由神经网络自动完成，而不需要手动设计或提取特征。
这种技术有着比传统图像识别方法更高的准确率和普适性。
具体来说，端到端深度神经网络图像识别技术包括以下几个步骤：1. 数据预处理：将原始的图像数据进行缩放、裁剪、归一化等处理，使其适合神经网络的输入要求。
2. 神经网络的设计：设计多层神经元，激活函数和损失函数等，以及选择恰当的优化方法和参数设置。
3. 神经网络的训练：将处理过的数据输入到神经网络中，进行批量学习和反向传播，优化神经网络的权重和偏置参数，以提高识别精度。
4. 神经网络的测试和预测：将新的未知图像输入到已经训练好的神经网络中，通过前向传递，得到神经网络给出的分类结果。
三、应用端到端深度神经网络图像识别技术已经在很多领域得到了广泛应用，例如：1. 人脸识别：通过人脸图像来确定一位特定的人的身份。
2. 物体检测：利用深度学习技术进行图像识别，可以在图像中检测出多个物体并标注相应的位置。
3. 自动驾驶：借助图像、雷达、激光雷达等传感器，自动驾驶车辆可以实现实时的场景分析和驾驶决策。
基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究摘要：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，图像识别与分割技术在各个领域起到了重要的作用。
本文主要讨论了基于卷积神经网络的图像识别与分割技术的研究进展，包括卷积神经网络原理、图像分类和图像分割算法的特点以及相关应用。
通过研究现有的文献和算法，我们总结了一些常见的图像识别与分割方法，并探讨了它们的优缺点。
此外，我们还介绍了一些最新的技术进展和挑战，并提出了未来研究的方向。
1. 引言图像识别和分割技术是计算机视觉领域的研究热点，其应用范围涉及媒体、医学、交通、安防等各个领域。
在过去的几年中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）被广泛应用于图像识别和分割任务，并取得了显著的成果。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以自动从原始图像中提取特征，并进行高效的分类和分割。
本文将重点研究基于卷积神经网络的图像识别与分割技术。
2. 基于卷积神经网络的图像分类方法卷积神经网络在图像分类任务中表现出色，其优点在于能够自动学习特征表示并进行高效分类。
本文将介绍一些常见的基于卷积神经网络的图像分类方法，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet和GoogLeNet等。
这些方法通过增加网络深度、使用更小的卷积核或引入残差连接等技巧，大大提高了图像分类的准确性。
同时，还会讨论一些用于解决过拟合问题的方法，如Dropout、数据扩增和正则化等。
3. 基于卷积神经网络的图像分割方法与图像分类不同，图像分割要求将图像中的每个像素分配给特定的类别。
基于卷积神经网络的图像分割方法一般包括语义分割和实例分割两种类型。
在语义分割中，我们关注的是将图像分成不同的语义区域，如人、汽车和背景等。
常见的方法有FCN、SegNet和DeepLab等。
在实例分割中，我们不仅要分割不同的语义区域，还要标记出每个实例的边界。
Mask R-CNN等方法被广泛应用于实例分割任务。
基于卷积神经网络的图像识别与分析技术研究图像识别与分析技术一直是计算机视觉领域的研究热点之一。
随着深度学习的发展，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 在图像识别与分析任务中取得了显著的成果。
本文将对基于卷积神经网络的图像识别与分析技术进行研究和探讨。
一、引言图像识别与分析是指根据输入的图像数据进行分类、标记、检测或生成相应的输出结果的技术。
随着数字图像的大规模普及，图像识别与分析技术在人工智能、医疗影像、安防监控等领域得到广泛应用。
二、图像识别与分析技术的发展历程自图像识别与分析技术的提出以来，经历了从传统机器学习方法到深度学习方法的转变。
传统机器学习方法采用手工设计的特征提取器，再利用分类器对提取的特征进行分类。
然而，手工设计的特征提取器不具备良好的泛化能力，且需要专业知识和经验来进行设计。
而深度学习方法克服了这一问题，通过端到端的训练，自动学习图像的特征表示和分类决策规则。
三、卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它由卷积层、池化层和全连接层等基本组件构成。
卷积层通过局部感知和参数共享的方式来提取图像的局部特征。
池化层主要用于减小特征图的尺寸，增强特征的平移不变性。
全连接层则通过多层感知机来进行分类。
卷积神经网络通过多层堆叠的卷积层和池化层来提取图像的高级语义特征，同时使用全连接层进行分类决策。
四、图像识别与分析技术的关键问题在实际应用中，基于卷积神经网络的图像识别与分析技术仍然面临一些关键问题。
首先是大规模数据集的获取和标注问题。
卷积神经网络需要大量的标注数据进行训练，但是获取和标注数据是一项耗时耗力的任务。
其次是模型的过拟合问题。
卷积神经网络具有非常强的拟合能力，但容易在训练集上过拟合，导致在测试集上泛化能力较差。
此外，还有模型的可解释性、对抗样本攻击等问题。
五、图像识别与分析技术的应用领域基于卷积神经网络的图像识别与分析技术在多个领域取得了重要的应用成果。
基于深度学习的图像识别算法及使用技巧深度学习技术如今在图像识别领域取得了令人瞩目的成就。
本文将介绍基于深度学习的图像识别算法，并分享一些使用技巧，帮助读者更好地应用这些算法。
一、深度学习的图像识别算法1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中最常用的算法之一，特别适用于图像识别任务。
CNN基于多层神经元组成的网络结构，每一层都包含卷积层、池化层和全连接层。
通过卷积层，CNN可以有效提取图像特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于分类。
CNN的优点在于它可以自动学习特征，而无需手动设计特征。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络在处理序列数据（如自然语言和时间序列）方面表现出色，对图像识别也有一定的应用。
RNN通过在网络内引入循环连接，可以记住之前的信息，并在当前任务中进行利用。
在图像识别中，RNN可以用来处理时序信息，比如图像描述生成和图像字幕等任务。
3. 迁移学习迁移学习是一种常用的图像识别方法，特别适用于数据集较小且相似的情况。
迁移学习通过利用已经训练好的模型，在新任务中进行微调。
例如，可以使用在大规模图像数据集上预训练过的模型（如ImageNet数据集），然后调整模型的最后几层或添加适应新任务的全连接层。
这样可以有效提高模型的识别准确率。
二、基于深度学习的图像识别算法的使用技巧1. 数据预处理在使用深度学习算法进行图像识别之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括图像的归一化、去噪和增强等步骤。
归一化可以将图像的像素值范围调整到合理的区间，并减小图像灰度值的差异。
去噪可以通过滤波器等技术降低图像中的噪声干扰。
增强可以利用图像增强技术，提高图像的质量和对比度，以便更好地提取特征。
2. 数据增强数据增强是一种常用的技巧，可用于增加训练数据的多样性，减少过拟合。
数据增强通过对原始图像应用旋转、平移、缩放和镜像等操作，生成一系列经过变换的新图像。
这样可以扩大数据集，提高模型的泛化能力。
基于卷积神经网络的图像识别系统在当今数字化的社会中，图像识别技术已经成为了一种非常重要的人工智能应用。
图像识别系统可以帮助我们自动识别图像中的物体、人脸、文字等信息，为我们的生活和工作带来了很多便利。
而在图像识别技术中，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别系统尤为出色，其在图像识别任务中取得了非常显著的成绩。
本文将为大家介绍基于卷积神经网络的图像识别系统，包括其原理、应用和发展趋势，旨在帮助读者更好地了解这一重要的人工智能技术。
一、卷积神经网络的原理卷积神经网络是一种深度学习模型，其灵感来源于人类视觉系统的工作原理。
人类在识别图像时通常会先观察图像的局部特征，然后逐渐拼接和整合这些特征得到整体的认知。
卷积神经网络模仿了这一过程，它通过一系列的卷积层和池化层来提取图像的局部特征，并通过全连接层将这些特征综合起来进行分类和识别。
卷积层通过卷积操作可以提取图像的空间特征，并保持图像的空间结构。
池化层则可以对提取的特征进行降维和抽象，减少参数数量的同时保留主要信息。
全连接层则将提取的特征进行整合，得到最终的识别结果。
卷积神经网络通过多层次的特征提取和整合，可以学习到图像中的高级抽象特征，从而实现对复杂图像的准确识别。
这一原理使得卷积神经网络成为了图像识别任务的理想模型。
基于卷积神经网络的图像识别系统已经在许多领域得到了广泛的应用。
最为著名的应用之一就是人脸识别。
通过训练的卷积神经网络可以对人脸图像进行准确的识别和比对，为安防检测、人脸识别门禁系统等提供了有效的技术支持。
基于卷积神经网络的图像识别系统还被广泛应用于医学影像识别、智能交通系统、无人驾驶技术、工业质检等领域。
这些应用为各行各业的发展带来了很大的帮助和便利。
随着人工智能技术的不断发展和深化，基于卷积神经网络的图像识别系统也在不断地得到完善和改进。
未来，我们可以预见到以下几个方面的发展趋势：1. 深度化和多模态融合：未来的卷积神经网络将会变得更加深层和复杂，可以处理更加复杂的图像识别任务。
基于神经网络的图像识别技术一、引言如今，图像识别技术已经广泛应用于生产和生活中的各个方面，包括自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等等。
而其中一大关键技术就是基于神经网络的图像识别技术。
二、神经网络神经网络是一种由大量人工神经元连接形成的计算模型。
这些神经元通过模拟人类的神经系统来实现图像、声音等信息的处理和识别。
神经网络中每个神经元都有一个输入和一个输出，当输入达到某个阈值时，神经元就会被激活并产生一个输出。
这个输出将作为下一层神经元的输入。
整个神经网络就是一系列这样的层级结构。
三、基于神经网络的图像识别技术基于神经网络的图像识别技术主要分为以下三个步骤：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中十分重要的一步。
在神经网络中，数据预处理包括图像去噪、图像增强、图像旋转等操作，以便提高图像的质量和准确性。
2. 神经网络训练神经网络训练是指通过给神经网络提供一些已知的输入和输出数据，让它学习如何将输入数据映射为输出数据。
在训练期间，神经网络会根据预测结果与实际结果之间的差异来不断调整自身的权重和偏差值。
这个过程需要大量的数据和时间，但一旦训练完成，神经网络就能够有效地解决复杂的图像识别问题。
3. 图像分类图像分类是基于神经网络的图像识别技术的最终应用。
它根据输入图像的特征向量，将其分类为不同的目标类别之一。
比如，人脸识别系统将人脸图像分类为男性或女性，或者是识别出特定人物的照片。
四、神经网络的优缺点神经网络作为一种新兴的人工智能技术，具有一定的优缺点。
优点：1. 神经网络可以自我学习，无需手动编程。
2. 它能够处理大量数据，识别出难以察觉的模式。
3. 神经网络能够处理高维数据，并从中提取出有用的特征。
缺点：1. 神经网络需要大量的数据和时间来训练。
2. 在训练过程中，神经网络容易过拟合。
3. 神经网络的结果常常难以理解和解释。
五、应用场景现在，基于神经网络的图像识别技术已经广泛应用于各个领域，例如：1. 自动驾驶基于神经网络的图像识别技术可以使自动驾驶汽车在行驶中自动辨别出道路、标记、红绿灯等元素，从而保证行驶安全。
基于卷积神经网络的图像识别技术近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的图像识别技术逐渐成为热门话题，引起了广泛的关注和研究。
基于卷积神经网络的图像识别技术，是指通过计算机程序将数字化图像中的信息转化成对图像内容的认识，从而实现对图像的分类、识别和分析。
它的应用领域非常广泛，如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、军事目标识别等。
一、基本原理基于卷积神经网络的图像识别技术的基本原理是图像特征提取和分类。
它通过对图像的分析，从中提取出有用的特征信息，并通过卷积神经网络的多层神经元进行加工和处理，最终输出对图像的分类结果。
图像特征提取是该技术的第一步，其重要性不言而喻。
一张数字化图像中包含着海量的像素信息，如果将每个像素点的数值作为图像的特征来进行分类，会导致计算量巨大、分类准确度不高的问题。
因此，在图像识别技术中，需要通过特定算法对图像进行特征提取，提取出代表图像本质特征的信息。
其中，卷积神经网络的卷积层是实现特征提取的关键层。
卷积神经网络的卷积层是由多个卷积核组成的，每个卷积核在图像上滑动，对每个滑动窗口内的像素进行卷积运算，得到特定的特征图。
这些特征图包含了图像不同层次的特征信息，如边缘、颜色、轮廓、形状等。
通过多层卷积和池化操作，可以得到更高级别的特征信息，最终将这些特征信息压缩成一个向量，用于图像分类。
图像分类是基于卷积神经网络的图像识别技术的最终目标。
它基于图片提取出的特征信息，通过学习训练数据集，建立分类模型，实现对新图像的分类。
常见的图像分类算法有SVM支持向量机、朴素贝叶斯算法、KNN算法等。
在卷积神经网络中，一般使用全连接层或者Softmax回归来实现图像分类。
二、应用案例基于卷积神经网络的图像识别技术已经被广泛应用于各个领域，在人们的生活中发挥着重要的作用。
1. 人脸识别人脸识别是基于卷积神经网络图像识别技术的重要应用领域。
在人脸识别领域，卷积神经网络的表现非常出色，准确度达到了96%以上。
卷积神经网络在图像识别中的模型训练与优化卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于图像识别领域的深度学习模型。
它在图像识别任务中取得了很大的成功，并且在训练和优化模型方面也有很多技术和方法可供选择。
一、模型训练模型训练是卷积神经网络应用于图像识别中的关键步骤之一，有效地训练模型可以提高图像分类的准确性和泛化能力。
以下是一些常用的模型训练技巧：1. 数据预处理：在进行模型训练之前，对输入的图像数据进行预处理是必要的。
常见的预处理方法包括图像尺寸的调整、图像的归一化处理和数据增强等。
图像尺寸的调整可以使得输入的图像大小一致，方便模型的训练。
图像的归一化处理可以将图像的像素值归一化到0到1的范围内，从而提高模型的收敛速度。
数据增强是通过对原始图像进行一系列随机变换，生成新的训练样本，提高模型对输入数据的鲁棒性。
2. 损失函数的选择：损失函数是模型训练过程中衡量预测结果与真实标签之间差异的指标。
在图像识别任务中，常用的损失函数包括交叉熵损失函数和均方误差损失函数。
交叉熵损失函数适用于多分类任务，而均方误差损失函数适用于回归任务。
正确选择合适的损失函数可以提高模型的训练效果。
3. 优化算法的选择：优化算法是用于调整模型参数以最小化损失函数的算法。
在卷积神经网络的训练中，常用的优化算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、动量法、自适应学习率算法（如AdaGrad、RMSprop和Adam）等。
不同的优化算法对于模型训练的收敛速度和效果有一定影响，需要根据具体任务进行选择。
4. 学习率的调整：学习率是优化算法中一个重要的超参数，它控制了模型参数更新的步幅。
过大或过小的学习率都会导致模型训练的效果不佳。
通常，可以设置一个初始学习率，并且在模型训练过程中逐渐减小学习率，以提高模型训练的效果和稳定性。
5. 正则化技术：正则化是一种用于防止过拟合的技术。
神经网络的图像识别技术及方法分析陈雪（91550部队，辽宁大连110623）【摘要】神经网络图像识别技术属于图像识别中一种新型技术，主要是基于传统图像识别方式及基础，同时结合了神经网络算法的图像识别方式。
神经网络图像识别首先是提取图像特征，再将所提取的图像特征发送于神经网上，用识别器对其进行深层识别。
或是BP神经网络图像识别方式无须进行图像提取，是将图像数据直接用作神经网络识别器输入。
本文详细分析了神经网络图像识别技术及其方法分析，并提出实用性应用策略。
【关键词】神经网络；图像识别；识别技术【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2016）01-0039-02图像识别关乎大量信息运算，其间应具备极强的处理速度及识别精度，神经网络实时性㊁容错性务必适应图像识别各方面要求㊂BP神经网络算法可对旋转畸变图像展开有效定位及识别，其间改进算法可将附加动量项及其自适应学习速率充分融合，这样可确保网络陷进局部极小点，同时提升其网络训练速度，神经网络图像识别方式经诸多实践表明其有效㊁可行㊂1神经网络图像识别技术概述图像处理及其识别主要是对具体图像展开各方面转换及变换，以此实现识别，这主要是因为图像二维空间信息，这其中存在大量信息㊂图像处理是信号阻抗匹配与幅值调节，加上数字化和滤波及分割等㊂图像识别传统方式为相关法及不变矩法和投影法，近年关于人工智能理论方面研究持续增多，计算机技术水平快速提升而使其被神经网络图像模式识别广泛应用㊂随着图像技术基础理论研究的不断发展，其数量巨大且运算速度极快，算法严密且具备良好的可靠性，这时其集成度高且智能性极强，这些特征中各类应用图文系统对国民经济方面有着极大现实意义，其也正逐渐渗进人们的家庭生活㊂通信及广播和计算机技术，加上工业自动化及国防工业和印刷及医疗等方面新型课题都与图像技术息息相关㊂图像技术现已成为多种高新技术的汇流点，21世纪的图像识别技术会影响至国民经济和国家防务及世界经济等方面有着极大现实意义㊂2图像识别技术探析图像识别技术可谓是近代科学技术发展下一项重要的新型技术科学，其主要内容是探析对象及其过程的分类及描述，图像识别提出的问题主要是探析使用计算机替代人们，而实现大量物理信息的自动化处理，从而处理人们生理器官未能识别的问题，这样可实现人脑力劳动替换㊂其主要是模式识别，基于狭义理解模式识别为图像识别㊂人工神经网络并非是非常严格的概念，人们总是将其间大量且多个简单计算单元，或是单元之间存在的广泛连接及连接强度，这些均可按照输出入数据来实现算法及结构模式的合理调节，属于人工神经网络㊂不同单元计算特性以及单元间网络结构，或者是连接强度调节规律等，这些均形成了不同人工神经网络模型㊂该模型信息分布储存及其并行处理和自学能力等方面优势，以使其实现信息处理及模式识别和职能控制，加上系统建模方面的广泛应用㊂特别是误差反向传播算法多层前馈网络，其间可随意精度接近任意连续函数，因此多用于非线性建模和函数接近与模式分类等㊂3BP神经网络结构和改进算法BP神经网络是目前神经网络使用最广泛的结构，它是单向传输多层，属于前向网络㊂一层或者是多层的隐层节点是其输出节点最主要的形式，其同层的节点之间不存在耦合的问题，在开展信号输入操作的过程中，其信号的传递过程中是通过输入层节点诸葛传递到隐层节点的，最终传递至输出节点，在整个信号传输过程中，一个层的节点不会对下层的节点输出工作产生影响㊂作为BP神经网络中最为常用的算法，BP算法主要是对一组样本实施输出转化，从而使其能够形成非线性优化，在应用非线性Sigmoid函数实施处理，这其中存在三层神经网络可于随意精度接近任何连续性函数㊂BP网络理论及实际应用等方面都较为成熟，但其间也存在诸多问题，如：其训练学习的速度是比较慢的，在开展算法学习的过程中，很容易陷入到局部极小点的问题当中，对学习效率产生影响，应用BP算法开展计算，可以将网络的权值收敛到一个解，但这却不能确保所求的误差小于平面全局的最小解，出现这种情况，该误差很有可能是局部的极小解，为了有效的解决该问题，需要对算法进行相应的改进：通过附加动量法，能够促使在网络权值修正工作中，对误差曲面上的变化趋势及误差对梯度的作用予以全面的考虑㊂此方式于反向传播中，各个权值及阈值变化加上正比于前次权值及阈值变化量值，从而形成新型权值及阈值变化；在应用自适应学习速率法开展计算的过程中，学习率通常会对权值空间中的权值进行控制，使其能够与梯度方向的变化情况对应，也就是说学习率比较大时，相对应的学习速度及会比较快，但是这也不排除个别的震荡情况，该问题的处理则是于训练中自动调整学习速率，注重权值修正值检查㊂4神经网络图像识别摄像仪或传感器等输入图像识别系统之后，其目标图像不可与系统所有的参考图像全部相同，这主要是因为对应干扰和放缩与旋转等问题㊂文中基于神经网络对畸变图像识别进行深层分析，同时用CCD摄像头来采集图像信息，在这过程中改变摄像头方位采集最易出现畸变的图像，务必确保这些目标畸变信息全面，从而使得畸变图像所带有的信息组成样本库㊂将样本库中的图像信息输进电脑，对此进行模至数的转化，最终成为数字图像，运用数字滤波处理数字图像信息，确保其间不存在噪音或是杂质类信息㊂把样本图像数字信息输进神经网络中进行训练，使其生成图像识别神经网络系统㊂图像识别时应用CCD摄像头识别图像采集，将其模型转为数字，再实施滤波处理之后，将其输入到网络识别系统当中，其能够开展快速的计算，并且能够对结果进行识别，将神经网络理论与图像识别技术相结合，能够有效的实现神经网络信息系统的一致性，并且能够将其在网络连接结果与权值上进行存储，通过此种方式还能够促进管理效率的提升，并且对于知识库的良好构建也具有积极的作用；另一方面，神经网络系统当中包含有图像信息处理的容错，在图形传感器受到干扰时，其中的容错功能能够实现自动识别，以便于系统能够正常的工作与输出，大大提升了输出信息的准确可靠性，神经网络自学习和自组织，这可促使系统合理识别不断变化的环境，可实现不确定性信息图像识别㊂或是神经网络并行结构，以及并行处理体系，促使信息快速处理，以适应图像识别对实时处理的要求㊂5结束语图像识别关乎大量信息运算，其间应具备极强的处理速度及识别精度，神经网络实时性㊁容错性务必适应图像识别各方面要求㊂神经网络图像识别首先是提取图像特征，再将所提取的图像特征发送于神经网上，用识别器对其进行深层识别㊂神经网络识别图像可行性高，但是其间网络规模及复杂图像目标识别等方面问题应给予深层研究㊂科学技术水平的不断提升，可使得图像识别技术更能广泛应用于诸多领域，数字图像处理技术发展前景可观，可发展为独立且具备强大生命力的一门学科㊂本文就神经网络图像识别技进行了详细阐述，深层分析了图像识别技术及BP神经网络结构和改进算法，基于此进行了神经网络图像识别，以期提升国内神经网络图像识别技术水平及应用方法㊂参考文献[1]姚一波，王纪亮.提高BP网络训练速度的研究[J].信息技术，2009（1）.[2]许延发，张敏.改进的BP算法在多目标识别中的应用[J].光学精密工程，2009（5）.[3]王宗炎，洪振华.网学习算法的改进及其在模式识别中的应用.南京航空航[J].天大学学报，2008（11）.收稿日期：2015-12-20宝鸡联通关口局融合工作探讨张晓兰（中国联通宝鸡分公司运行维护部，陕西宝鸡721000）【摘要】随着中国电信行业新一轮重组的完成，由原来单一业务运营商变成全业务运营商。
重组后各运营商普遍存在网络结构重叠、复杂的现状。
建立统一的关口局，实现网络互联是目前全业务运营商通信网络发展的必然趋势。
本文以宝鸡联通为例，介绍了关口局融合建设方案以及融合中重点关注的问题。
【关键词】重组；移动网；固网；关口局；融合【中图分类号】TN915.02【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2016）01-0040-021关口局融合背景2008年电信运营商重组后，三大运营商由原来单一业务运营商变成全业务运营商，网络重叠㊁重复建设㊁设备利用率低等问题随之而来㊂现有的互联互通方式存在以下问题：1.1路由复杂、资源浪费重组后，各运营商的移动网与固网均由各自的关口局来完成与其它运营商网间互通㊂这样势必会造成网络结构复杂，路由不统一，关口局与网间各互联关口局局间中继电路资源不能共享等问题，同时网络运营成本及维护的复杂度也大幅提升，网络结构复杂㊂1.2计费复杂、结算麻烦移动网㊁固网与各运营商的网间结算均为独立结算㊂移动网和固网结算㊁计费标准不同，和其他运营商网间结算点不统一，增加了网间计费/结算工作的复杂度㊂1.3不利于后期业务的开展各运营商的业务发展目标是全业务运营，从技术的发展及业务的推动角度讲，两张独立的网络在业务上要实现融合是比较困难的，因此移动网㊁固网的网络融合势在必行，而两网的融合直接需要建设统一的互联互通网关㊂由此可见，以上存在问题将直接影响网络及业务的发展，关口局的融合工作已经成为非常迫切解决的问题㊂2联通关口局融合方案探讨2.1联通融合关口局的目标架构中国联通网间关口局的目标架构原则上每个本地网成对设置具有寻址功能的㊁业务融合的网间关口局㊂统一联通移动网㊁固网与其它运营商的互联点，以及统一的网间结算采集点㊂此外，目标架构的网间融合关口局还应负责联通移动网与固网之间的语音互通㊂2.2联通关口局融合方案关口局的融合工作需结合网络实际现状㊁业务发展需求，在提升网络安全性的同时，提高资源的利用率，适应未来网络建设㊁新技术发展的需要㊂由于联通各地的网络现状不同，融合方案有以下二种：方案一：移动网建设有成对软交换关口局的，由于软交换关口局在容量㊁设备处理能力能及业务的支撑上均满足融合关口局的要求，可根据融合后业务的需求，对现在软交换关口局进行硬件扩容和软件升级工作，即可完成关口局的融合建设㊂此方案的优点是节约成本㊁且可快速实施㊂方案二：没有建设有成对软交换关口局的，需结合网络现状㊁业务需求及投资成本综合考虑是否新建软交换关口局作为融合关口局或是采取扩容现有的关口局作为融合关口局㊂需要注意的是，如采用现在的传统关口局作为融合关口局，则神经网络的图像识别技术及方法分析作者：陈雪作者单位：91550部队,辽宁大连,110623刊名：通讯世界英文刊名：Telecom World年，卷(期)：2016(1)引用本文格式：陈雪神经网络的图像识别技术及方法分析[期刊论文]-通讯世界 2016(1)。
