★MATLAB算法仿真经验|【眼底检测】视网膜动静脉血管检测和特征计算matlab仿真

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其中,动静脉识别采用GRNN广义回归神经网络:
广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)是由The Lockheed Palo Alto研究实验室的Donald F.Specht在1991年提出的一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。
GRNN建立在非参数核回归基础上,GRNN网络是以样本数据作为后验概率验证条件,然后执行非参数估计,比如Parzen非参数估计,然后从样本中计算自变量和因变量之间的联结概率密度函数,最后计算出因变量对自变量的回归值。广义回归神经网络最大的优势在于其不需要设定模型的表达式,直接通过核函数中的光滑因子来调整GRNN网络的性能。
GRNNb论具有良好的函数逼近性能,而且因为其网络训练更为方便,因此,GRNN在信号过程、控制决策系统结构分析、等各个科学和工程领域得到了广泛的应用。

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