| 径向基函数网络在形状识别中的应用 |
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| 引用本文： | 胡勇,赵琴,高隽.径向基函数网络在形状识别中的应用[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2003,26(1):27-30. |
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| 作者姓名： | 胡勇 赵琴 高隽 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60175011)，安徽省自然科学基金资助项目(01042301)，教育部优秀青年教师资助项目 |
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| 摘 要： | 径向基函数神经网络是一种应用相当广泛的神经网络。文章对径向基函数网络的基本原理、网络结构和学习算法进行了介绍,根据径向基函数网络的特点将其应用到形状识别领域,并通过MATLAB平台编程实现其算法。实验结果证明网络初始中心和样本数目的选择对识别结果影响较大;在初始中心选择相同的情况下,实验样本数目越多,识别结果越好;在达到一定数目后,识别正确率趋于稳定。
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| 关 键 词： | 径向基函数神经网络 形状识别 学习 样本 |
| 文章编号： | 1003-5060(2003)01-0027-04 |
| 修稿时间： | 2002年5月25日 |
Application of radial basis function neural network in shape recognition |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | radial basis function neural network(RBFNN) shape recognition training sample |
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