基于SFAM网络的机械零件不变性模式识别

摘要：

本文对机械零件进行图像采集,计算零件的正交Fourier-Mellin矩,采用SFAM网络和ART2网络分别对三种差别较小的机械零件进行识别试验.结果表明,SFAM网络克服了ART2网络抗噪性和分类性能的矛盾,比ART2网络具有更高的识别精度.

关键词：SFAM网络、正交Fourier-Mellin矩、机械零件、模式识别

所属期刊栏目：30

分类号：TP302;O235(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：51-52,50