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提出了一种基于神经网络中的单输出BP（Error Back—Propagation）网络的自然风景类图像的分类检索方法，并在网络学习过程中改进了BP算法，使速率在学习过程中根据误差平方和大小动态可变，极大地提高了收敛速度，分类结果表明图像特征的选取、隐藏层的节点数对网络性能影响很大。
神经网络在图像检索中的应用研究
【摘 要】
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提出了一种基于神经网络中的单输出BP（Error Back—Propagation）网络的自然风景类图像的分类检索方法，并在网络学习过程中改进了BP算法，使速率在学习过程中根据误差平方和大小动
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2006年11期
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