激光杂志
激光雜誌
격광잡지
LASER JOURNAL
2000年
3期
44-46
,共3页
神经网络%光学相关模式识别(OCPR)%学习算法%聚类编码
神經網絡%光學相關模式識彆(OCPR)%學習算法%聚類編碼
신경망락%광학상관모식식별(OCPR)%학습산법%취류편마
本文基于光学相关与神经网络学习算法和编码聚类原理的融合,提出一种大数量目标的高效率分类识别方法,并以67个字符,其中包括26个英文字母、10个数字和31个省和直辖市的简称汉字的分类识别作为实例,给出详细的原理说明和结果.
本文基于光學相關與神經網絡學習算法和編碼聚類原理的融閤,提齣一種大數量目標的高效率分類識彆方法,併以67箇字符,其中包括26箇英文字母、10箇數字和31箇省和直轄市的簡稱漢字的分類識彆作為實例,給齣詳細的原理說明和結果.
본문기우광학상관여신경망락학습산법화편마취류원리적융합,제출일충대수량목표적고효솔분류식별방법,병이67개자부,기중포괄26개영문자모、10개수자화31개성화직할시적간칭한자적분류식별작위실례,급출상세적원리설명화결과.
