【摘 要】
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该论文研究自动目标识别系统.该系统的目的是基于从实物采集的图象,实现多个 旋转、平移、微小尺度变化以及畸变等不变性分类识别.基于级联神经网络模型,该论文提出了关于学
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该论文研究自动目标识别系统.该系统的目的是基于从实物采集的图象,实现多个 旋转、平移、微小尺度变化以及畸变等不变性分类识别.基于级联神经网络模型,该论文提出了关于学习算法、编码、权重灰阶压缩以及训练样本优选的新方法.根据计算机模拟结果,对于在三维空间中的三咱飞行器目标,系统达到了91﹪以上的正确识别率.相应的光电识别系统正在建立之中.为了纠正不可避免的硬件误差,该论文提出了一种模糊神经网络方法.在部分遮挡和加入随机噪声的样本测试下,模糊神经网络显示出更强的容错性能.
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