基于径向基函数的多目标旋转不变分类及其光电实现

提出利用径向基函数构造广义判别函数及神经网络模型，显示了模式识别与神经网络之间的密切联系．利用此函数和模型实现了多目标的面内（二维旋转）、面外（三维空间旋转）旋转不变识别，计算机模拟表明，对于旋转不变识别这是一个很有效的方法．一个光电混合系统被提出实现此旋转不变识别方法．

用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法

在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率。