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论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究
作者:张镭
作者专业:计算机软件人工智能
导师姓名:黄战
授予学位:硕士
授予单位:暨南大学
授予学位时间:19990501
论文页数:59页
文摘语种:中文文摘
分类号:TP18 TP391.4
关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别
摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
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几篇关于神经网络的文章,结合遥感图像的特性,介绍了人工神经网络在遥感图像分类中的作用-Several articles on the neural network, combined with the characteristics of remote sensing images on the artificial neural networks in remote sensing image classification in the role of
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为实现合格和缺陷板栗的分级, 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象, 提取的颜色及纹理等 8 个特征值, 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明, 在图像信息主成分因子数为 3, 中间层节点数为 12 时, 建立
的模型最佳, 模型训练时的回判率为 100 , 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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