一种改进的神经网络板形模式识别方法

摘要：

本文提出了一种改进的神经网络板形模式识别方法,该方法基于支持向量机(SVM)与径向基(RBF)网络的结构等价性,利用SVM的回归确定RBF网络较优的初始参数,解决了传统神经网络模式识别方法存在的网络学习时间长,易陷入局部极小值等问题.此外,由于板形标准模式具有两两互反性,将输入样本与基本模式的模糊距离差作为网络输入,使输入节点减少一半,近一步实现了网络结构的固定化和简单化.实验表明,它提高了板形识别精度和速度,可推广到其他标准模式具有两两互反性的模式识别中.

关键词：板形模式、识别方法、向量机、径向基

所属期刊栏目：23

分类号：TH12

资助基金：河北省教育厅自然科学指导性计划项目Z2005309

在线出版日期：2007-04-24（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：273-274,280