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1.
用特征编码模板实现多模式分类识别的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
以编码理论和神经网络优化算法为基础,提出了一种构造编码模板用于识别某一类模式集的方法,并以26个大写英文字母的识别作为实验进行了研究。  相似文献   
2.
为了探测图像中的肤色像素,提出了一种新的方法-支持向量机(SVM:Support Vector Machine)方法.它是一种基于肤色的非特定人的面部定位方法,是非接触人机交互技术和机器视觉中的一个重要内容.实验结果表明,采用支持向量机方法较传统人工神经网络方法不仅有更高的探测准确性,而且具有更好的推广性能.由于SVM采用结构风险最小化(SRM:Structural Risk Minimization)准则,在最小化训练误差(经验风险)的同时,尽量缩小模型预测误差的上界,从而使模型有更好的泛化能力.  相似文献   
3.
常胜江    张文伟  申金媛  翟宏琛  张延 《物理学报》1998,47(7):1101-1109
针对Hopfield模型在存储模式的神经元状态不具备理想的等概率分布时性能下降,以及光学难以实现多灰度阶互连的弱点,提出了一种非对称截值点的截值模型,在易于光学或光电子技术实现的同时,与其他模型相比,存储容量和容噪声能力都有较大提高.同时,提出了光束方向编码方法,并用该方法实现了上述模型,给出了实验结果. 关键词:  相似文献   
4.
常胜江  申金媛 《光子学报》1996,25(10):865-870
由于光学固有的数值精度低,难以表示负值等弱点,用光学方法实现神经网络时存在着许多困难。针对光学的弱点,本文提出并建立了具有单极二值互连的适应截值模型,这一模型避开了光学实现时难以表示负值和互连精度差等弱点,计算机模拟及光学实现结果表明,这种单极互连神经网络模型同其他的单极模型相比具有高的存储容量及较强的寻址能力。  相似文献   
5.
A new learning scheme using a periodic packet as the neuronal activation function is proposed for invariance extraction and recognition of handwritten digits. Simulation results show that the proposed network can extract the invariant feature effectively and improve both the convergence and the recognition rate.  相似文献   
6.
申金媛  母国光 《光学学报》1995,15(11):538-1541
提出一种新的单极神经元相度差别法,提高单极WAT模型的存储容量,且能将与存储模式相差较大的输入模式差别出来,同时给出了光电实现系统及实验结果,单极模型的这一改进,使得单极系统具有全双极模型的特性,而且系统的空间和时间带宽积得到充分的利用。  相似文献   
7.
分区适应截值模型及其在交通标志识别中的应用   总被引:2,自引:2,他引:0  
常胜江  申金媛 《光学学报》1996,16(12):750-1756
针对Hopfield网络模型在存储模式不满足0和1状态的均匀分布及数目对等的条件下存储容量及寻址能力下降的缺点,提出并用光束方向编码光学实现了三值(1,0,-1)互连的分区适应截值模型,并把这一模型应用到交通标志的识别中,结果表明该模型及光学系统有很好的稳定性。  相似文献   
8.
基于级联神经网络的实用型三维复合不变性多目标识别   总被引:4,自引:1,他引:3  
以三 飞机模型作为待识别目标,模型真实场景,对用于多目标分类识别的级联神经网络重新进行了研究。实验发现畜产品上降的主要原因是实际采集的目标发生的复杂畸变与计算机模拟产生的效果并不一样。用采集得到的目标图像作为训练样本,对网络重新构造和训练,取得了好的实验结果。分析了其中涉及到目标定位、图像分割等图像预处理问题,提出了一种基于二值图像开矿学腐蚀运算的快速目标检测位法,可快速有效地对目标进行检测定 。  相似文献   
9.
提出了一种基于Hopfield神经网络(HNN) 信元调度的多重输入队列ATM交换结构(ASF),消除 了队头(HOL)阻塞造成的性能恶化.计算机仿真结果显示,与单先入先出(FIFO)队列和开窗 输入缓冲ASF相比,该方案大大提高了吞吐率并减少了信元时延. 关键词: Hopfield神经网络 ATM交换结构 多重输入队列  相似文献   
10.
相位特征在三维物体识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
申金媛  李现国  常胜江  张延炘 《物理学报》2005,54(11):5157-5163
提出利用物体的相位特征联合神经网络的方法对透明半透明三维物体进行识别.首先利用波长扫描数字全息技术和数字再现技术提取物体的相位特征,然后将物体的这些相位特征作为学习模式训练一个BP神经网络,最后利用训练好的网络对三维物体进行识别.实验表明,对于具有小尺度变化的透明半透明三维物体识别,该方法的正确识别率为100%. 关键词: 相位特征 波长扫描技术 数字全息 BP神经网络  相似文献   
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