基于内容的图像检索中的一些关键环节：特征提取：颜色直方图；纹理特征等 相似度：马氏距离，欧氏距离等 相关反馈：机器学习方法，如SVM，神经网络等 检索与分类：两个很相似的样本距离很小，虽然两个不相似的样本距离未必很大-content-based image retrieval of some of the key issues : Feature Extraction : color histogram; Texture characteristics of simila

bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一，本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法（back-propagation简称BP算法）。BP算法存在局部极小点，收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。

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提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧 支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,渗碳炉控制实 验结果表明,用该方法整定的PID 控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好