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基于非线性时序模型的神经网络图形识别方法
被引量:
3
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作者
熊沈蜀
周兆英
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期467-475,共9页
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关....
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的识别效果要好于复数域自回归模型方法.
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关键词
图形识别
回归模型
神经网络
时序模型
非线性
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职称材料
题名
基于非线性时序模型的神经网络图形识别方法
被引量:
3
1
作者
熊沈蜀
周兆英
机构
清华大学精密仪器与机械学系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期467-475,共9页
文摘
提出了复数域非线性指数自回归(CNEAR)图形轮廓建模方法.构造了用于CNEAR模型参数估计的神经网络模型,利用该网络可解决非线性参数的估计问题.CNEAR模型参数具有平移、旋转和比例不变性并与计算起始点的选择无关.基于模型参数构造了特征向量,并设计了复数神经网络分类器,给出了复数神经网络学习算法.实验结果表明CNEAR模型在较低阶次即能获得较高的识别率,CNEAR模型对带噪声图形及形状差别较小图形的识别效果要好于复数域自回归模型方法.
关键词
图形识别
回归模型
神经网络
时序模型
非线性
Keywords
shape recognition
,
complex nonlinear exponential autoregressive model
,
neural network.
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于非线性时序模型的神经网络图形识别方法
熊沈蜀
周兆英
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1999
3
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