【摘 要】
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作为一种新型神经网络,单节点的储备池计算由于其结构简单、易于实现、处理速度快且数据容量大,近年来越来越受到学者们的关注。目前基于混沌储备池计算的图像识别研究中,主
【基金项目】
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山西农业大学青年科技创新基金:基于计算机视觉技术的苹果病害无损检测方法研究(J141702134)
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作为一种新型神经网络,单节点的储备池计算由于其结构简单、易于实现、处理速度快且数据容量大,近年来越来越受到学者们的关注。目前基于混沌储备池计算的图像识别研究中,主要是对0~9这10个手写数字进行简单识别。使用Matlab工具对Mackey-Glass混沌电路储备池计算进行了仿真,首次对较复杂的图片即种子图像识别进行了研究。通过探索模型中各参数对系统结果的影响,最终将模型中的参数设置为p=7,η=3,γ=20。首先尝试对2种不同类型的种子图片进行识别,取得了准确率为100%的识别效果;随后将种子类别增至5,
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