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摘要:
提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法.SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能.计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值.
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文献信息
篇名 基于小波矩和SCNN的多目标图像识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 自组织竞争人工神经网络 反向传播神经网络 小波矩 旋转不变矩 多目标识别
年,卷(期) 2006,(17) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 90-92,104
页数 4页 分类号 TP183
字数 3494字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.17.028
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 冯大毅 空军工程大学数理系 14 71 6.0 8.0
2 杨百愚 空军工程大学工程学院 34 148 6.0 10.0
3 袁宝玺 空军工程大学工程学院 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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2008(1)
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研究主题发展历程
节点文献
自组织竞争人工神经网络
反向传播神经网络
小波矩
旋转不变矩
多目标识别
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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