二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

• 作者: 李育贤 王洪波 赵莉
• 来源期刊: 陕西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 模式识别 神经网络(HNN) 暂态混沌神经网络模型(TCNN)
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2566字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1672-4291.2000.01.008

摘要

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型(TCNN),它采用混沌模拟退火方式求解优化问题.随着分叉尺度参数的逐步降低,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李育贤	西安邮电学院计算机系	13	85	7.0	9.0
2	赵莉	西安邮电学院计算机系	5	61	4.0	5.0
3	王洪波	西安邮电学院计算机系	2	8	2.0	2.0