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具有平移、比例和旋转不变性的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。近年来的研究表明：把模式的不变性构建于三阶高阶神经网络中是实现ＴＳＲＩ模式识别的有效途径。但对于一幅Ｎ＊Ｎ的图象，三阶ＮＯＮＮ为存贮连接权所需的存贮容量正比于Ｎ＾６，这一要求限制了ＨＯＮＮ在大尺寸图象中的应用。
改进高阶神经网络(MHONN)与目标图象TSRI识别系统的设计
【摘 要】
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具有平移、比例和旋转不变性的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。近年来的研究表明：把模式的不变性构建于三阶高阶神经网络中是实现ＴＳＲＩ模式识别的有效途径。但对于一幅Ｎ＊Ｎ的图象，三
【机 构】
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北京理工大学机电工程系,100081
【出 处】
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兵工学报
【发表日期】
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1997年3期
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