【摘 要】
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该文就是使用神经网络这一新的工具来讨论模式识别问题.围绕这一问题该文的内容如下:第一章概述了神经网络模式识别技术的历史、现状与发展,以及人工神经网络的一般特征和神
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该文就是使用神经网络这一新的工具来讨论模式识别问题.围绕这一问题该文的内容如下:第一章概述了神经网络模式识别技术的历史、现状与发展,以及人工神经网络的一般特征和神经网格模式识别若干基本模型,讨论了神经网络模式识别与传统模式识别方法的关系.第二章以作者参与研究和开发的"手写数字识别系统"为背景阐述模式识别预处理和特征提取的方法,在预处理中简要地介绍了该文作者提出的智能细化与传统细化的比较,在特征提取中简要地介绍了统计决策和数学变换中的傅里叶变换、高阶矩方法以及结构特征分析与句法判决中的语法句法方法.本章还着重介绍了近年来兴起的小波变换方法与傅里叶变换相比较所具有的优点以及在提取手写数字特征中的应用.第三章详细地介如了前馈的BP网络和ART2网络用于模式识别的特点和学习方法,并且指出了各自的不足之处.在此基础上着重地介绍了由作者提出的能够克服上述两个网络不足之处具有选择注意力的ART模型——SA-ART模型,并详细地介绍了SA-ART模型的工作原理.第四章介绍了试验流程及试验结果.
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