基于SCFNN圖像識別系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像序列中運動目標識別是計算機視覺和圖像編碼研究的一個重要課題，在計算機導航，智能監(jiān)控系統(tǒng)，交通檢測，醫(yī)學圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸等領域都有廣泛的應用。
　　 本文主要研究了一種新型的自組織模糊神經網絡的理論，將其運用到圖像識別系統(tǒng)中，通過實驗證明其可行性和高效性，并最終實現了該圖像識別系統(tǒng)。
　　 本文研究的自組織模糊神經網絡(Self-Constructing Fuzzy Neural Network, SCF

2、NN)是一種基于改進Takagi-Sugeno-Kang模糊系統(tǒng)和規(guī)則的模糊模型，具有神經網絡的學習能力。SCFNN的學習分為結構學習和參數學習，結構學習為網絡提供模糊規(guī)則，參數學習更新了網絡的連接權值和隸屬的參數。為了證明SCFNN運用于圖像識別的有效性，本文還使用了Microsoft Visual C++6.0和MATLAB6.5編程對SCFNN進行了仿真實驗，并且將SCFNN的識別效果和其它神經網絡相比較。實驗證明將SCFNN運用

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