一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法

李艳; 张自立; 吕建红

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一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法

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针对传统的板形识别模型在识别板形时,由于板宽的变化需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务,网络学习工作量大,网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,建立了一种新的基于CMAC神经网络的板形模式识别模型.该模型利用欧式距离差得到网络的输入神经元,并在权值更新算法中引入了动态学习率.通过仿真实验表明该方法简单、实用,识别精度较高,克服了传统的识别模型的缺点和不足,有效地提高了板形模式识别模型的速度和精度.

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来源
《河北工业科技》 |2014年第3期|209-214|共6页
作者
李艳; 张自立; 吕建红;
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作者单位

军械工程学院信息工程系,河北石家庄 050003;

石家庄学院计算机学院,河北石家庄 050035;

军械工程学院信息工程系,河北石家庄 050003;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
板形; 模式识别; CMAC神经网络; 欧式距离;

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