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沙利烽

作品数：3 被引量：4H指数：1
供职机构：东南大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金江苏省青年科技基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇特征提取
  • 2篇网络
  • 2篇网络模型
  • 2篇模式识别
  • 1篇在字
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇字母识别

机构

  • 3篇东南大学
  • 1篇中国科学院自...

作者

  • 3篇沙利烽
  • 2篇彭汉川
  • 2篇甘强
  • 1篇孙啸
  • 1篇韦钰

传媒

  • 2篇电路与系统学...

年份

  • 1篇2000
  • 1篇1999
  • 1篇1997
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
轨迹网络及其在字母识别中的应用被引量：4
1997年
本文提出了一种新的轨迹神经网络模型，它利用输入模式时间序列形成模式类的轨迹，从而实现模式空域不变性特征提取。我们定义优化目标函数为前时刻轨迹和当前时刻特征提取结果的均方误差和，推导了相应的轨迹学习算法。本文还提出了改进的阈值轨迹网络。这两个模型在手写体和印刷体字母识别上的初步应用取得了较优的效果。
彭汉川沙利烽甘强韦钰
关键词：字母识别模式识别
两个新的特征提取轨迹网络模型
1999年
稀疏轨迹网络利用输入模式时间序列形成类的轨迹，初步实现了空时联合不变性特征提取，但不同类别的轨迹可能重叠，不利于准确分类。本文首先将不同类别轨迹之间的距离等因素引入学习算法，对轨迹调整进行自适应优化，提出一种自适应轨迹神经网络模型：进而从神经元的特性出发，以自适应Ｓｉｇｍｏｉｄ函数包作为激活函数，改善不同类别在特征空间的分布情况，提出一种量子轨迹神经网络模型。模型在任意手写体数字识别上测试了特征提取能力，取得了较好的效果。
沙利烽彭汉川甘强孙啸
轨迹神经网络模型特征提取能力的研究
该论文分别从轨迹和权值的学习方法、神经元的激活特性和轨迹的非单一特性等方面对轨迹网络模型进行了改进,并相应提出了三种新的轨迹网络模型:自适应轨迹神经网络、量子轨迹神经网络和轨迹包模.自适应轨迹神经网络模型一方面借助于两种...
沙利烽
关键词：特征提取模式识别
文献传递
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