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摘要:
本文对机械零件进行图像采集,计算零件的正交Fourier-Mellin矩,采用SFAM网络和ART2网络分别对三种差别较小的机械零件进行识别试验.结果表明,SFAM网络克服了ART2网络抗噪性和分类性能的矛盾,比ART2网络具有更高的识别精度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于SFAM网络的机械零件不变性模式识别
来源期刊 长春理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 SFAM网络 正交Fourier-Mellin矩 机械零件 模式识别
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 51-52,50
页数 3页 分类号 TP302|O235
字数 942字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9870.2007.03.016
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 冯淑杰 天津大学计算机学院 16 39 4.0 6.0
5 马蓉 天津滨海职业学院计算机系 10 4 1.0 1.0
6 唐智勇 长春理工大学光电工程学院 3 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
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二级引证文献  (0)
1992(1)
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1994(1)
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2007(0)
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研究主题发展历程
节点文献
SFAM网络
正交Fourier-Mellin矩
机械零件
模式识别
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
长春理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-9870
22-1364/TH
16开
长春市卫星路7089号
1978
chi
出版文献量(篇)
3546
总下载数(次)
14
总被引数(次)
15546
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