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提出基于自适应学习速率动量梯度下降的BP算法进行物体识别,并以修正的Hu不变矩特征作为BP神经网络的输入,通过训练对网络的权值和阈值进行调整.该算法使BP神经网络在学习速率和稳定性上有了进一步的提高.仿真结果表明该方法对物体的平移、旋转、缩放都具有不变性,从而验证了该方法的有效性.
一种基于改进BP神经网络的物体识别方法
【摘 要】
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提出基于自适应学习速率动量梯度下降的BP算法进行物体识别,并以修正的Hu不变矩特征作为BP神经网络的输入,通过训练对网络的权值和阈值进行调整.该算法使BP神经网络在学习速率和稳定性上有了进一步的提高.仿真结果表明该方法对物体的平移、旋转、缩放都具有不变性,从而验证了该方法的有效性.
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2008年04期
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