基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用

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【英文篇名】	PROBABILISTIC NEURAL NETWORK BASED ON THE NEIGHBOR STATISTIC CHARACTER AND ITS APPLICATION IN AUTOMATIC TARGET RECOGNITION
【下载频次】	★★☆
【作者】	刘天溶; 沈定刚; 戚飞虎;
【英文作者】	Lin Tianrong; Shen Dinggang; Qi Feihu (Instltutt of Optical Fiber Technology; Shanghai Jiaotong University; Shanghai 200052; China);
【作者单位】	上海交通大学光纤技术研究所;
【文献出处】	红外与毫米波学报 , JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES, 编辑部邮箱 1995年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人工神经网络; 概率神经网络; 收敛域; 高斯噪声;
【英文关键词】	artificial neural network; probabilistic neural network; convergent domain; Gaussian noise;
【摘要】	在概率神经网络的一种改进模型—ＦＤＯ网络的基础上，提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围８邻域的影响，对网络的作用函数加以修改，使改进后的网络具有稳定性好且收敛速度快的优点．通过实验对改进前后网络的识别性能加以比较，证明改进后的网络特别适用于噪声图像的识别．
【英文摘要】	Based on one of the improved probabilistic neural network models-FDO neural network, the paper presents an idea of taking the effect of the & neighbors of every pixel into consideration when designing the convergent domain of the network. The activation function of the network is modified, thus endowing the network with good stability and high running speed. The recognition capabilities of FDO network and its improved version are compared in the simulation experiment. The result proves that the improved net...
【基金】	国家攀登计划认知科学（神经网络）重大关键项目
【分类号】	O438
【正文快照】	基于邻域统计特性的概率神经网络及其在自动目标识别中的应用刘天溶，沈定刚，戚飞虎（上海交通大学光纤技术研究所上海．２０００５２）摘要在概率神经网络的一种改进模型—ＦＤＯ网络的基础上，提出在设计网络收敛域时进一步考虑每一像素点周围８邻域的影响，对网络的作用函?

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