ART-2神经网络的改进及建模实现 被引量：16

1

作者 丛爽 郑毅松 王怡雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第14期25-27,42,共4页

指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型... 指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。 展开更多

关键词 ART-2神经网络 建模 模式漂移 串并联模型

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ART－2网络学习算法的改进 被引量：22

2

作者 韩小云 刘瑞岩 《数据采集与处理》 CSCD 1996年第4期241-245,共5页

详细介绍了ＡＲＴ－２网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ＡＲＴ－２网络潜在的模式漂移现象，由此导出ρ０＞ρ０的矛盾，并改进了网络的学习算法。

关键词 ART-2网络 学习算法 神经网络

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基于ART-2神经网络及不变矩特征的图像模式识别 被引量：1

3

作者 郝雷 石圣羽 +1 位作者 宗晓萍 淮小利 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期44-46,共3页

将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的... 将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的矛盾。 展开更多

关键词 ART-2神经网络 特征提取 不变矩 模式识别

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ART－2神经网络分类器的研究 被引量：11

4

作者 申岸伟 俞斌 关海鹰 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 1996年第2期146-151,共6页

ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络，本文通过分析ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的聚类特性，但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考... ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络，本文通过分析ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的聚类特性，但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考虑到。本文提出一种新的结构和相应的新算法，并成功地把这种结构和算法用到分类器设计中。这种结构增加了一套幅度调整子系统对幅度信息先进行匹配，选出合适的几个类别来限定以后的分类；然后再根据相位信息来进一步从可选类中选出最相近的类来，这样系统进入谐振状态，开始网络系数的调整。如果其中任何一个步骤失败，即不能满足预先给出的阈值，我们就开劈新类或放弃这个样本，由于原先系统的运算量主要分布在网络的注意子系统的迭代过程和搜索过程、调整子系统的校验过程中，加入幅度调整子系统减小了搜索范围，因此运算量明显减少。实验表明新的网络结构用作模式分类时能适应更一般的情况，而且其分类速度也有明显提高。 展开更多

关键词 ART-2 神经网络 模式识别 分类器 相似度

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2^n元数神经网络模型：存贮容量分析 被引量：1

5

作者 帅建伟 陈振湘 +1 位作者 刘瑞堂 吴伯僖 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1995年第3期353-358,共6页

在神经网络中引入了量子力学的Ｄｉｒａｃ符号表示，采用算符形式统一描述了２￣ｎ元数神经网络模型，从理论和数值模拟比较了各模型的存贮容量，该模型可应用于灰度图象或彩色图象的识别．

关键词 神经网络 2^n元数 图象识别

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2^n元数神经网络模型：多值图象的识别应用

6

作者 帅建伟 陈振湘 +1 位作者 刘瑞堂 吴伯僖 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 1995年第5期727-732,共6页

对２￣ｎ元数神经网络模型的计算机数值模拟结果表明，其存贮容量和纠惜能力随ｎ的增大而降低，讨论了四态复数模型或十六态四元数模型的四态或十六态多值图象的识别应用实例，并对其光学实现进行了初步的探讨．

关键词 神经网络 2^n元数 图象识别

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基于不变性矩特征的人工神经网络2-D形状识别

7

作者 姬光荣 王国宇 +1 位作者 吕洪涛 于青松 《青岛海洋大学学报（自然科学版）》 CSCD 1996年第2期223-230,共8页

在2—D不变性矩快速计算的基础上，利用人工神经网络，使用不变性矩完成2—D形状的识别。实验结果与现有文献的结果比较，本文采用的方法具有特征数目少、意义统一、识别快速、准确的特点。

关键词 不变性矩 神经网络 形状识别 特征数目

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四元数神经网络模型：彩色图象的识别 被引量：5

8

作者 帅建伟 陈振湘 +1 位作者 刘瑞堂 吴伯僖 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第5期372-379,共8页

本文首次把四元数（Ｈａｍｉｌｔｏｎ量）引入到神经网络中，提出了四元数１６态离散神经网络模型，应用信噪比理论和计算机模拟考察了该模型的存储稳定性和存储容量该模型的存储容量比与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型相同．该四元数神经网络模... 本文首次把四元数（Ｈａｍｉｌｔｏｎ量）引入到神经网络中，提出了四元数１６态离散神经网络模型，应用信噪比理论和计算机模拟考察了该模型的存储稳定性和存储容量该模型的存储容量比与Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型相同．该四元数神经网络模型可应用于１６色的彩色图象识别中． 展开更多

关键词 神经网络 四元数 图象识别 彩色图象

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异步四元数神经网络模型的能量函数研究

9

作者 陈振湘 帅建伟 +1 位作者 刘瑞堂 吴伯僖 《量子电子学》 CSCD 1995年第3期262-267,共6页

本文证明了异步离散四元数神经网络模型在其动力学演化过程中，网络的能量函数单调递减，网络最终将稳定在一个平衡态上，存贮图像在能量函数空间中对应一能量极小点，为网络的稳定吸引子。

关键词 神经网络 四元数 图像识别

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用神经网络进行车牌定位的研究 被引量：8

10

作者 陆恩诞 陆锋 袁晓辉 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期104-108,共5页

该文采用BP人工神经网络模型 ,研究汽车图像中车牌定位的神经网络方法。选取训练样本图像 ,以人工定位后的图像为导师信号 ,将图像的灰度序列采用BP算法进行训练 ,获得有效的网络权值。试验结果表明 。

关键词 神经网络 模式识别 车牌

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基于边缘的双路卷积神经网络及其可视化 被引量：4

11

作者 李雨冲 闫昭帆 严国萍 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期1837-1845,共9页

为提高小尺度复杂图像识别准确率,通过对LeNet-5卷积神经网络并入一个新通道,让其处理与边缘有关的信息。结合两种通道产生的不同特征构造分类器,提出一种基于边缘的双路卷积神经网络,对小尺度复杂数据集进行识别。在包含10类产品数据... 为提高小尺度复杂图像识别准确率,通过对LeNet-5卷积神经网络并入一个新通道,让其处理与边缘有关的信息。结合两种通道产生的不同特征构造分类器,提出一种基于边缘的双路卷积神经网络,对小尺度复杂数据集进行识别。在包含10类产品数据上分类的结果表明,双路卷积神经网络的识别准确率远高于传统网络。最后通过神经网络可视化算法对双路卷积神经网络进行了可视化分析。 展开更多

关键词 图像模式识别 双路卷积神经网络 小尺度复杂图像 神经网络可视化

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