非受控学习法与受控学习法相结合的神经网络模型

• 作者: Hsie.,KR 陈保恩
• 来源期刊: 图象识别与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 非受控学习法 受控学习法 神经网络 图象识别
• 年，卷（期）: 1996,（1）
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP18

摘要

本文提出一种非受控学习法与受控学习法的图象识别神经网络。这是一种分层式自组织变换网络。它首先用非受控学习法加以训练。当该，当能识别一些相似的图形时，再运用受控地对其加以训练，对各种不同特征赋予不同的标量系数，使之能对相类似的图象进行识别。仿真结果表明，该模型具有较佳生成能力，对相似图象的识别率也很高。