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宋庄

作品数：4 被引量：9H指数：1
供职机构：南开大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇理学
  • 2篇机械工程

主题

  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇网络
  • 1篇动目标
  • 1篇容错
  • 1篇容错性
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇自动目标识别
  • 1篇网络模型
  • 1篇网络训练
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模糊神经网络
  • 1篇模式识别
  • 1篇目标识别
  • 1篇级联神经网络
  • 1篇汉明距离

机构

  • 4篇南开大学

作者

  • 4篇宋庄
  • 3篇申金媛
  • 2篇张延炘
  • 2篇常胜江
  • 1篇刘玥
  • 1篇张文伟
  • 1篇郭鹏毅
  • 1篇翟宏琛
  • 1篇母国光
  • 1篇陈戍

传媒

  • 3篇光学学报

年份

  • 1篇2000
  • 3篇1998
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种用于多目标旋转不变分类识别的神经网络模型及算法被引量：1
1998年
提出了一种适于光学实现的神经网络模型和算法，通过对３种飞行器平面内旋转投影图的识别，证明了该方法具有对多目标转动不变的模式识别能力。
常胜江申金媛宋庄翟宏琛
关键词：神经网络模型
利用汉明距离优选神经网络学习样本被引量：8
2000年
鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响 ,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合 ,并利用汉明 (Hamming)距离对用于旋转不变识别的级联模型的学习样本进行优选 ,计算机对三个很相似的飞机模型进行识别 ,识别结果表明对学习样本进行有效的选择不仅可以减少系统的学习训练时间而且可以提高模型的识别能力。
申金媛刘玥张文伟陈戍郭鹏毅宋庄张延炘
关键词：神经网络模式识别汉明距离
面向实用的神经网络目标分类识别
该论文研究自动目标识别系统.该系统的目的是基于从实物采集的图象,实现多个 旋转、平移、微小尺度变化以及畸变等不变性分类识别.基于级联神经网络模型,该论文提出了关于学习算法、编码、权重灰阶压缩以及训练样本优选的新方法.根...
宋庄
关键词：自动目标识别级联神经网络网络训练容错性模糊神经网络
文献传递
一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数
1998年
提出利用线性判别函数，ｄ（ｘ）＝Ｗ′ｘ，对轰炸机和战斗机两类目标进行旋转不变识别。每一目标有７２个旋转模式，其中９个为训练样本，６３个为测试样本，在每个目标的训练样本中随机取一个相减作为线性判别函数的系数（Ｗｉｊ）的初始值，然后利用误判的训练样本优化判别函数的权值以提高函数的正确识别率。为便于光电实现，线性判别函数的权值系数只有２、１、０、－１、－２五个值。计算机模拟表明利用此判别函数进行分类的正确识别率达９５．８％。文中还提出一个实现此线性判别函数的光电混合识别系统。
申金媛常胜江宋庄张延炘母国光
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