10.3969/j.issn.1673-629X.2009.03.019
基于距离学习法的模式识别
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.
模式识别、Hbpfield网络、学习算法
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2009-04-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
77-79,83