遗传优化BP神经网络在岩石节理图像分割中的应用  

Application of Genetic Optimizing BPNN to Rock Fracture Image Segmentation

作　　者：陈立万[1] 

机构地区：[1]重庆三峡学院应用技术学院,重庆万州404000

出　　处：《微计算机信息》2010年第23期211-213,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:陈立万;项目名称:三峡库区岩石节理裂隙研究;基金颁发部门:教育部立项资助"春晖计划"科研项目(z2007-1-63003)

摘　　要：采用图像分割的方法对岩石节理图像进行处理,有助于准确获取岩石节理的力学行为和表面形态,对于消除水库区安全隐患有重要的意义。本文针对三峡库区的岩石表面裂隙节理特点,采用遗传算法优化BP神经网络对岩石节理裂隙图像进行分割处理,采用了自适应的遗传参数。实验表明,该分割算法能够大幅度提高分割效率,具有自适应性好、精确高、速度快等优点。Image segmentation approaches, which can be used to the rock image processing, are helpful to acquire the mechanical and surface morphology of rock fracture.This research is very important to eliminate potential safety hazard of Three Gorges area.This paper adopts genetic algorithm optimizing BP neural network to segment rock fracture image, self-adapting genetic parameters are adopted.The experiment results indicate that this method of image segmentation has several advantages such as good self-adapting, high accuracy, and high speed.

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 图像分割 岩石节理裂隙 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]