航空学报
航空學報
항공학보
ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA
2002年
4期
368-372
,共5页
李予蜀%余农%吴常泳%汤心溢%李范鸣
李予蜀%餘農%吳常泳%湯心溢%李範鳴
리여촉%여농%오상영%탕심일%리범명
数学形态学%图像分析%目标检测%神经网络%优化计算
數學形態學%圖像分析%目標檢測%神經網絡%優化計算
수학형태학%도상분석%목표검측%신경망락%우화계산
提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应BP学习算法.形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数(结构元素)不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力.为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法.通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性.
提齣瞭一種有實用意義的形態濾波神經網絡模型及其自適應BP學習算法.形態濾波網絡的優化設計過程實際上是網絡參數(結構元素)不斷調整、逐步適應圖像環境的優化學習過程,從而將目標客體的特徵規律反映到網絡結構上來,以實現對複雜變化的圖像具有良好的濾波性能和穩健的適應能力.為結閤運動圖像目標的檢測需要,採用瞭漸進收縮誤差、適時校正網絡權值的動態跟蹤學習算法.通過實驗結果可以看齣,該算法不僅能適應複雜多樣的揹景環境,而且對運動目標的連續檢測能力具有位移不變、伸縮不變和鏇轉不變的特性.
제출료일충유실용의의적형태려파신경망락모형급기자괄응BP학습산법.형태려파망락적우화설계과정실제상시망락삼수(결구원소)불단조정、축보괄응도상배경적우화학습과정,종이장목표객체적특정규률반영도망락결구상래,이실현대복잡변화적도상구유량호적려파성능화은건적괄응능력.위결합운동도상목표적검측수요,채용료점진수축오차、괄시교정망락권치적동태근종학습산법.통과실험결과가이간출,해산법불부능괄응복잡다양적배경배경,이차대운동목표적련속검측능력구유위이불변、신축불변화선전불변적특성.
