[发明专利]一种基于神经网络的通用图像分类识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的通用图像分类识别方法及系统，该系统包括参数采集模块，专家系统数据库，算法生成模块和参数调节模块，通过基于专家系统数据库中内置的神经网络设计模板，根据用户的具体应用，自动产生合适的神经网络类型和对应的一整套算法，再通过学习和检验，来自动探索参数空间，并调整参数来获得最佳的成果。本发明可以大大降低神经网络的设计难度，用户不需要很复杂的专业背景，就可以直接使用。

主权项

1.一种基于神经网络的通用图像分类识别系统，其特征在于：包括参数采集模块，专家系统数据库，算法生成模块和参数调节模块；所述参数采集模块用于采集目标问题的问题参数，系统通过参数采集模块采集到的问题参数来确定图像识别的问题规模和复杂程度；所述专家系统数据库用于存储多种神经网络结构、特征提取方法以及聚类方法，系统根据参数采集模块采集到的问题参数从专家系统数据库选择符合条件的神经网络结构、特征提取方法及聚类方法；所述算法生成模块根据系统选择的神经网络结构、特征提取方法及聚类方法生成适用于处理目标问题的神经网络算法模型，同时根据问题规模确定算法深度；所述参数调节模块根据参数采集模块采集到的问题参数的性质初步确定神经网络算法模型的一系列算法参数，并对关键参数设定变化范围，并根据系统训练及测试结果，进一步调整关键参数的变化范围，找出正确分类的最佳参数组合和范围，以期在新数据上获得较为稳定和正确的分类结果；所述关键参数指对分类的结果有直接影响的参数。