基于距离学习法的模式识别

杨盈; 李朝峰

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基于距离学习法的模式识别

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提出了一种用于改善二维Hopfield神经网络性能的模块化方法.这种方法受到了生物视觉感知系统的启发.图像处理过程采用了Hebbian学习规则,并在训练过程中引入了衰减距离因子.距离因子的取值,综合考虑了各神经元与当前神经元空间位置的因素.对字符图像识别的实验表明,新方法学习和识别的性能都非常优秀.

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来源
《计算机技术与发展》 |2009年第3期|77-7983|共4页
作者
杨盈; 李朝峰;
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作者单位

江南大学;

江苏;

无锡;

214122;

江南大学;

江苏;

无锡;

214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
模式识别; Hbpfield网络; 学习算法;

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