基于卷积神经网络的Gray-Scott模型图像分类算法

利用Gray-Scott反应扩散模型讨论图灵斑图的分类算法。利用线性稳定性理论分析了系统的共存平衡点,在模型中加入扩散项会产生不同类型的斑图。使用单层卷积神经网络代替多层算法特征工程来对生成的斑图进行分类。使用与特征X相关的数据特征X-X^(3)和▽X来表示复杂图案数据的界面和块状区域。在神经网络和聚类算法中使用X-X^(3)和▽X进行分类。数值结果验证了该方法的有效性。