模式识别：光学相关与神经网络的融合研究

将光学相关器看作神经网络的一种实现形式，分析其用于不变性模式识别的局限性，寻找能同时满足实时性与不变性的光学模式识别的新结构及其参数设计和优化方法。同时研究相似度在图象相关、谱面滤波、特征抽取及神经网络分类映射等情况下的异同及内在联系，探讨相似度这一复杂量的一般性质，从而使光学不变性模式识别在理论上和方法上都得到发展。