检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邹海[1] 褚维翠[1] 徐军[1] 张娟[1] 王子琦[1]
机构地区:[1]安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230039
出 处:《计算机工程与应用》2012年第13期163-166,195,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:国家科技重大专项资助项目(No.2008ZX05039-004)
摘 要:采用基于误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,从而实现尽可能多种不同超曲面的特性。在对双权值网络进行训练时,通过对人物头像的分割,将该算法与带动量项BP算法进行了比较。最后将双权值神经网络成功地运用于车牌号码等图像的分割工作中,取得了良好的图像分割效果。A learning algorithm for two-weight neural networks xs mtroctuceo which based on error propapation. It can synchronously determine the direction weight, core weight, index parameter, and learning factor parameters. Various hypersurfaces feature can be simulated by properly tuning these parameters. In the training of two-weight network, this paper compares the method with BP algorithm through the segment of portraits. At last, the writer applies the two-weight neural networks to segment the vehicle license plate, and achieves good image segment effect.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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