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申请/专利权人：湖北师范大学
摘要：本发明公开了一种基于分数阶梯度的多模态MRI脑肿瘤医学图像分割方法，涉及分数阶微积分领域，本发明的技术方案基于Grünwald‑Letnikov分数阶导数定义的Adagrad和Adam的分数阶变体，即分数阶AdagradFractionalAdagrad，FAdagrad和分数阶AdamFractionalAdam，FAdam。不仅基于当前迭代的梯度信息，还整合了历史梯度信息，旨在提高网络训练的效率和准确性。有效地整合了历史梯度信息，以增强网络训练效率和准确性。
主权项：1.基于分数阶梯度的多模态MRI脑肿瘤医学图像分割方法，其特征在于，包括如下：分数阶Adagrad如下：Adagrad方法参数更新如下： 其中St计算了累积平方梯度，ε是一个极小值St的计算过程改为一阶差分形式如下： 将上述公式推广到分数阶形式并用Crq代替广义二项式展开，可得如下： 将累加公式展开整理可得： 将上述两个公式结合整理，得到S的分数阶更新公式： 引入了一个超参数，指定用于限制每次迭代的历史长度，方程的结构如下： 当γ取1时，的迭代公式退化为整数阶。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北师范大学 基于分数阶梯度的多模态MRI脑肿瘤医学图像分割方法
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