本课题研究适用于目标识别的神经网络模型,方法和应用.从生物神经元接收和处理信息的基本实验事实出发,提出一种新的动态神经网络模型.其特点是更接近于生物实际,每个单元的输出是脉冲序列,并且强调了脉冲发放的动态过程.此外,还对一种模式识别的视觉神经网络模型作了改进,在结构原理上与生物神经系统更接近,并减少了计算复杂性.别一方面从目标识别的实用角度,提出了一种组合神经网络模型,理论与实验均证明该模型学习后从隐单元输出得到的特征接近最优,其性能优于聚类的无监督学习.利用这种组合神经网络实现了一个机械量件,飞机类型识别的实验系统,经鉴定认为识别率高,识别速度快,有通用性.在模型与方法上有特色,达国际先进.
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数据更新时间:2023-05-31
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