ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】为保证神经网络的并行计算能力,降低神经网络计算复杂度,基于改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络设计了一款功能完善、实用性强的图像识别系统。 首先,从图像识别系统架构、图像识别系统业务流程、系统运行环境搭建三个方面入手,确定系统设计方案。 其次,结合基于改进 RBF 神经网络算法,完成基于改进 RBF 神经网络图像识别系统的设计。 最后,将改进RBF 神经网络图像识别算法与其他三种算法进行实验对比。 结果表明:本文系统采用的改进 RBF 神经网络算法识别效率高,与LeNet-5、AlexNet 和 VGG16 三种算法相比,其平均识别时间明显缩短 50%,完全符合实际应用需求。