多层前馈二阶神经网络模型

本文首先建立多层前馈二阶神经网络模型，继而给出该模型的二阶Ｂ－Ｐ学习算法，在此基础上构造了二阶快速Ｂ－Ｐ（即ＦＢ－Ｐ）和改进的二阶ＦＢ－Ｐ（即ＭＦＢ－Ｐ）学习算法，在计算机上以两类飞机图像目标识别为例，对本文提出的多层前馈二阶神经网络模型及其三种二阶学习算法的性能进行仿真实验，并与传统的多层前馈一阶神经网络及其相应学习算法的性能作比较，从而获得若干有意义的结果。     

含噪远距离运动目标图像自动识别的技术途径与方法的研究

本文主要研究含噪远距离运动目标即运动点目标图像自动识别问题，提出了利用点目标运动特性与能量辐射特性来进行目标识别的新技术途径，讨论了点目标运动轨道与速度参数以及其能量辐射特性参数的获取方法和多层前馈二阶神经网络分类器的设计方法。在微机上以三类含噪运动点目标图像识别为例，对文中有关点目标特征参数的获取与分类方法进行了仿真实验，结果表明，本文提出的含噪运动点目标图像自动识别的途径与方法是可行和有效的。     

一种图像分割的人工神经网络新方法

本文着重研究应用人工神经网络（ＡＮＮ）理论来进行图像分割的问题，提出了一种图像分割的ＡＮＮ新模型，详细地研究了该模型的动力学特性，并给出了该动力学特性的计算机实现算法。利用实拍图像对此ＡＮＮ模型进行了一些有意义的仿真实验，并与常用的矩保持门限分割方法作比较，结果表明：本文提出的图像分割ＡＮＮ模型是切实可行的，且能较好地完成低信噪比（ＳＮＲ）条件下图像的分割任务，其分割结果优于矩保持门限分割方法。     

一种用神经网络来进行图像恢复的方法

本文首先简要地介绍了Ｙ．－Ｔ．Ｚｈｏｕ提出的图像恢复神经网络方法，并分析了这种方法存在的缺陷，在此基础上提出了一种用于图像恢复的改进神经网络方法，在计算机上利用实际拍摄的人头图像对本文提出的改进方法进行仿真实验，结果表明本文提出的这种方法是切实可行的。