原文服务方: 科技与创新       
摘要:
本文介绍了多态神经元模型和复数Hopfield神经网络,给出了网络权值确定的两种方法:复数Hebbian学习规则和内积法构造厄米矩阵.另外借助于二维离散傅立叶变换给出了灰度图相位变换和反变换的方法,实现了复数Hopfield神经网络对灰度图的存储.在此基础上借助于网络的联想记忆特性,将其应用于交通路牌的识别中.
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文献信息
篇名 复数Hopfield神经网络在路牌识别中的应用
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 复数Hopfield神经网络 多态神经元 灰度图 相位变换 路标识别
年,卷(期) 2010,(22) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 161-163
页数 分类号 TP183
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.22.068
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 王直杰 东华大学信息科学与技术学院 62 280 7.0 14.0
2 杨杰 东华大学信息科学与技术学院 6 60 3.0 6.0
3 董宗祥 东华大学信息科学与技术学院 3 46 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
复数Hopfield神经网络
多态神经元
灰度图
相位变换
路标识别
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
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