文献类型：期刊文章

作　　者：王守觉[1]

机构地区：[1]中国科学院半导体研究所神经网络实验室,北京100083

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金项目 (No 60 1 350 1 0 )

年　　份：2002

卷　　号：30

期　　号：10

起止页码：1417-1420

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2003187453997)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文提出了一种模式识别理论的新模型 ,它是基于“认识”事物而不是基于“区分”事物为目的 .与传统以“最佳划分”为目标的统计模式识别相比 ,它更接近于人类“认识”事物的特性 ,故称为“仿生模式识别” .它的数学方法在于研究特征空间中样本集合的拓扑性质 ,故亦称作“拓扑模式识别” .“拓扑模式识别”的理论基点在于它确认了特征空间中同类样本的连续性 (不能分裂成两个彼此不邻接的部分 )特性 .文中用“仿生模式识别”理论及其“高维空间复杂几何形体覆盖神经网络”识别方法 ,对地平面刚体目标全方位识别问题作了实验 .对各种形状相像的动物及车辆模型作全方位 880 0次识别 ,结果正确识别率为 99 75 % ,错误识别率与拒识率分别为 0与 0 2 5 % .

关 键 词：模式识别 神经网络 仿生学 高维几何  仿生模式识别 拓扑模式识别  

分 类 号：O235]