计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2009年
1期
107-109,4
,共4页
LVQ神经网络%描述特征的主成分技术%MLVQ算法%GLVQ-F算法%美元识别
LVQ神經網絡%描述特徵的主成分技術%MLVQ算法%GLVQ-F算法%美元識彆
LVQ신경망락%묘술특정적주성분기술%MLVQ산법%GLVQ-F산법%미원식별
针对货币识别中残币、旧币、假币识别的难度大和正确性不高等问题,提出了一种基于描述特征的改进LVQ的神经网络的美元识别算法.该算法首先使用基于描述特征的主成分分析技术(MEFFRA)提取美元的主要特征,然后使用MLVQ神经网络进行识别.不仅降低了货币特征提取时的复杂度,同时也克服了GLVQ和GLVQ-F算法的性能不稳定和对初值敏感性的理论缺陷,是一种更加优化的有师学习算法.试验结果表明,把该算法用于美元识别,有很好的效果.
針對貨幣識彆中殘幣、舊幣、假幣識彆的難度大和正確性不高等問題,提齣瞭一種基于描述特徵的改進LVQ的神經網絡的美元識彆算法.該算法首先使用基于描述特徵的主成分分析技術(MEFFRA)提取美元的主要特徵,然後使用MLVQ神經網絡進行識彆.不僅降低瞭貨幣特徵提取時的複雜度,同時也剋服瞭GLVQ和GLVQ-F算法的性能不穩定和對初值敏感性的理論缺陷,是一種更加優化的有師學習算法.試驗結果錶明,把該算法用于美元識彆,有很好的效果.
침대화폐식별중잔폐、구폐、가폐식별적난도대화정학성불고등문제,제출료일충기우묘술특정적개진LVQ적신경망락적미원식별산법.해산법수선사용기우묘술특정적주성분분석기술(MEFFRA)제취미원적주요특정,연후사용MLVQ신경망락진행식별.불부강저료화폐특정제취시적복잡도,동시야극복료GLVQ화GLVQ-F산법적성능불은정화대초치민감성적이론결함,시일충경가우화적유사학습산법.시험결과표명,파해산법용우미원식별,유흔호적효과.
