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摘要:
Freeman对生物嗅觉神经系统建立了一套新型的混沌神经网络模型-K系列模型,与传统的人工神经网络相比,该网络不仅能很好的模拟生物嗅觉神经系统产生的混沌信号,而且提出了一种全新的信息处理和模式识别的概念和理论,是一种更接近生物系统的神经网络模型. 我们对该混沌神经网络进行了模拟研究,同时应用该网络对简单的图像模式和手写体数字进行了模式识别的探索,实验结果验证了KIII网络的模式识别能力,为这种新方法的进一步发展和应用打下了基础.
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文献信息
篇名 嗅觉混沌神经网络的研究和应用
来源期刊 传感技术学报 学科 工学
关键词 K系列模型 混沌神经网络 随机混沌 图像模式识别 手写数字识别
年,卷(期) 2004,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 179-184
页数 6页 分类号 TP18
字数 4734字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-1699.2004.02.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李光 浙江大学生物医学工程与仪器系 57 489 12.0 19.0
2 汪乐 浙江大学生物医学工程与仪器系 6 115 5.0 6.0
3 郭宏记 浙江大学物理系 6 44 3.0 6.0
4 李绪 浙江大学生物医学工程与仪器系 5 59 5.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (17)
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研究主题发展历程
节点文献
K系列模型
混沌神经网络
随机混沌
图像模式识别
手写数字识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感技术学报
月刊
1004-1699
32-1322/TN
大16开
南京市四牌楼2号东南大学
1988
chi
出版文献量(篇)
6772
总下载数(次)
23
总被引数(次)
65542
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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