【摘 要】
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该文以数字图象模式识别为研究对象,研究使用模糊技术,集成技术及两者的结合来提高模式识别系统的识别率.模糊技术方面,该文主要对基于模糊推理规则的模式分类进行研究,在用
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该文以数字图象模式识别为研究对象,研究使用模糊技术,集成技术及两者的结合来提高模式识别系统的识别率.模糊技术方面,该文主要对基于模糊推理规则的模式分类进行研究,在用于模糊控制的FUNN的基础上提出一个基于分类规则的模糊神经网络模型和它的学习算法.集成技术方面,文中首先总结已有的多分类器集成和神经网络集成的方法,对两者的特点进行了比较;然后重点探讨了神经网络集成的方法,提出将模糊神经网络应用于神经网络集成中,并结合模糊识别和神经网络集成,提出模式识别中的模糊神经网络二级集成模型.该文在总结模式识别的集成方法基础上,根据模式识别系统数据单向流向的特点,分析了数据反馈在模式识别中的作用,提出模式识别中的纵向集成.
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