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基于人工神经网络的机械工具的识别方法
1
作者
贾财潮
于询
谭玉山
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第8期888-890,共3页
提出一种快速的、鲁棒性的人工神经网络目标识别方法。针对工业环境中常用机械工具的识别,通过正规化目标图像和正交复值的 Zernike矩变换提取目标的平移、比例及旋转不变性特征,应用具有 2 个隐层的 B P网络学习与识别...
提出一种快速的、鲁棒性的人工神经网络目标识别方法。针对工业环境中常用机械工具的识别,通过正规化目标图像和正交复值的 Zernike矩变换提取目标的平移、比例及旋转不变性特征,应用具有 2 个隐层的 B P网络学习与识别这些特征矢量。对 4 类具有一个自由度的机械工具进行识别实验,表明该方法优于最近邻分类决策规则,对噪声及特征矢量变化具有鲁棒性,并达到 95% 的识别率。
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关键词
人工神经网络
目标识别
机械工具
机器人
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职称材料
题名
基于人工神经网络的机械工具的识别方法
1
作者
贾财潮
于询
谭玉山
机构
上海交通大学
西安应用光学研究所
西安交通大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第8期888-890,共3页
基金
国防科工委预研项目
文摘
提出一种快速的、鲁棒性的人工神经网络目标识别方法。针对工业环境中常用机械工具的识别,通过正规化目标图像和正交复值的 Zernike矩变换提取目标的平移、比例及旋转不变性特征,应用具有 2 个隐层的 B P网络学习与识别这些特征矢量。对 4 类具有一个自由度的机械工具进行识别实验,表明该方法优于最近邻分类决策规则,对噪声及特征矢量变化具有鲁棒性,并达到 95% 的识别率。
关键词
人工神经网络
目标识别
机械工具
机器人
Keywords
ann object recognition zernike moment invariant performance
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的机械工具的识别方法
贾财潮
于询
谭玉山
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
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