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为解决模式识别中存在的边界模糊、噪声干扰等问题,将模糊技术与神经网络相结合,通过在网络输入层将特征量模糊化处理,在输出层引入模糊决策算法,建立了模糊神经网络模型.将此算法应用于字母识别问题,仿真证明对于处理受污染情况模式识别问题,具有良好的解决能力.
基于模糊神经网络的模式识别研究
【摘 要】
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为解决模式识别中存在的边界模糊、噪声干扰等问题,将模糊技术与神经网络相结合,通过在网络输入层将特征量模糊化处理,在输出层引入模糊决策算法,建立了模糊神经网络模型.将此算法应用于字母识别问题,仿真证明对于处理受污染情况模式识别问题,具有良好的解决能力.
【机 构】
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燕山大学机械工程学院(河北秦皇岛) 燕山大学电气工程学院(河北秦皇岛)
【出 处】
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中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2004年9期
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