基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统设计

周显春

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基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统设计

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摘要

为弥补最大频繁子图在相似性检索方面的不足,实现对图像信息的定向化匹配,设计基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统.以模糊型神经网络作为服务器执行框架,分别连接图像相似度检测模块与定向匹配元件,完成系统的硬件应用环境搭建.在此基础上,处理最大频繁子图的待提取相似特征,通过计算相似性匹配度量条件的方式,连接核心匹配索引数据库,实现系统软件应用环境的构建,联合相关硬件设备元件,完成基于模糊图神经网络的最大频繁子图相似匹配系统设计.对比实验结果表明,与传统CBIR索引系统相比,应用基于模糊神经网络的匹配系统后,RTI指标的检索成功率提升至87％,而检索消耗时长却缩短至4.39 ms,弥补了最大频繁子图在定向化匹配方面的不足,满足图像信息相似性检索的实际应用需求.

著录项

来源
《现代电子技术》 |2021年第5期|84-88|共5页
作者
周显春;
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作者单位

三亚学院信息与智能工程学院海南三亚 572022;

海南省软件基因病毒分析与应用工程研究中心海南三亚 572022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
最大频繁子图; 相似性匹配; 定向化匹配; 相似特征提取; 应用环境构建; 系统设计;

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