利用汉明距离优选神经网络学习样本

来源 :光学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：turtle0906

【摘要】

：

鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合,并利用汉明(Hamming)距离对用于旋转不变识别的级联模型的学习

【作者】

：

申金媛刘玥张文伟陈戍郭鹏毅宋庄张延炘

【机构】

：

南开大学现代光学研究所,国家教育部光电信息科学技术开放实验室,天津,300071

【出处】

：

光学学报

【发表日期】

：

2000年9期

【关键词】

：

神经网络模式识别学习样本级联模型

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鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合,并利用汉明(Hamming)距离对用于旋转不变识别的级联模型的学习样本进行优选,计算机对三个很相似的飞机模型进行识别,识别结果表明对学习样本进行有效的选择不仅可以减少系统的学习训练时间而且可以提高模型的识别能力.

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