【摘 要】
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针对交通监控图像识别精度较差的问题，设计一种基于径向基（radial-basis）函数神经网络的图像分类器。该分类器利用 Zernike 矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点，构建四阶
【机 构】
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长春工业大学应用技术学院,长春工业大学软件职业技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(批准号:2014146);吉林省科技发展计划重点科技攻关项目(批准号:20140204033GX)
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针对交通监控图像识别精度较差的问题，设计一种基于径向基（radial-basis）函数神经网络的图像分类器。该分类器利用 Zernike 矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点，构建四阶矩的特征向量，用于特征提取；利用自适应模糊聚类方法，解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题。仿真分析表明，该分类器与基于改进的快速模糊 C 均值聚类算法的 Back Propagation 网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率，与改进的粒子群优化模糊 C 均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相
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