二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

摘要：

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型(TCNN),它采用混沌模拟退火方式求解优化问题.随着分叉尺度参数的逐步降低,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法.

关键词：图像处理、模式识别、神经网络(HNN)、暂态混沌神经网络模型(TCNN)

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32