BP神经网络和图像不变矩在布-加综合征类型识别中的应用研究的开题报告【摘要】布-加综合征类型识别是医学领域中的重要问题。为解决这一问题，我们提出了一种基于BP神经网络和图像不变矩的布-加综合征类型识别方法。该方法首先对布-加综合征患者和健康人群的脑电图进行分析和处理，提取出关键的特征。然后利用图像不变矩将这些特征进行描述和编码，以便进一步的分类和识别。最后，利用BP神经网络对描述特征进行训练和识别。实验结果表明，该方法在布-加综合征类型识别中具有较高的准确率和可靠性。【关键词】BP神经网络;图像不变矩;布-加综合征类型识别【Abstract】Buck-GaSyndromeidentificationisanimportantprobleminthemedicalfield.Tosolvethisproblem,weproposeaBuck-GaSyndromeidentificationmethodbasedonBPneuralnetworkandimageinvariantmoments.ThemethodfirstanalyzesandprocessestheelectroencephalogramofBuck-Gasyndromepatientsandhealthypopulations,andextractskeyfeatures.Then,usingimageinvariantmomentstodescribeandencodethesefeaturestofurtherclassifyandidentify.Finally,usingtheBPneuralnetworktotrainthedescriptivefeatures.ExperimentalresultsshowthatthismethodhashighaccuracyandreliabilityinBuck-Gasyndromeidentification.【Keywords】BPneuralnetwork;imageinvariantmoments;Buck-Gasyndromeidentification