具有转动不变性模式识别能力的三层光学神经网络模型
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

O438

基金项目:

国家自然科学基金


THREE-LAYER OPTICAL NEURAL NETWORK FOR PATTERN RECOGNITION WITH ROTATION INVARIANCE
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    本文提出一种适于光学实现的三层神经网络模型,该模型具有对多目标转动不变的模式识别能力.该模型被用于对四种飞行器的平面内旋转识别.计算机仿真表明,该模型对样本模式、非样本模式以及有局部遮挡时,皆有良好的联想识别能力.

    Abstract:

    A model of three-layer optical neural network is proposed for pattern recognition with rotation invariance. As an example, the model is applied to recognize the projective views of four classes of aircrafts. Investigation of computer simulations shows that the model has good capacity of pattern recognition for patterns both inside and outside the training sets, as well as partially shaded patterns.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

高成群.具有转动不变性模式识别能力的三层光学神经网络模型[J].红外与毫米波学报,1992,11(1):69~75]. Gao Chengqun, Huang Wuqun, Shen Qinwan, Chen Tianlun. THREE-LAYER OPTICAL NEURAL NETWORK FOR PATTERN RECOGNITION WITH ROTATION INVARIANCE[J]. J. Infrared Millim. Waves,1992,11(1):69~75.]

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期: