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首页 > 学术期刊 > 中国图象图形学报 > 2000年2期 > 基于多层神经网络的交叉线自动识别

基于多层神经网络的交叉线自动识别

Intersecting Lines Recognition Based on Multilayer Network

神经网络是一个非线性动力学系统,在许多方面都表现出强大的生命力,特别为信息科学界所瞩目.将图形信息输入计算机是CAD、GIS等应用系统中不可避免而又十分繁重的工作,人们一直在追求一种自动化的方法来解决这一问题.该文在深入分析Hopfield模型及多层神经网络的理论基础、学习算法的基础上,尝试使用神经网络的方法进行交叉线的自动识别,提出了一种全新的思路,并且用BP学习算法实现了这一思路.在实验模拟中,该算法显示了优异的性能.

作 者：
曹爱军 史杏荣 孙贞寿 梅建华 CAO Ai-jun SHI Xing-rong SUN Zhen-shou Mei Jian-hua  
作者单位：
中国科学技术大学信息处理中心,合肥,230027 
刊 名：
中国图象图形学报  ISTIC PKU
英文刊名：
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS 
年，卷(期)：
2000 5(2) 
分类号：
TP391.4 
关键词：
地图自动识别 知识脉络  多层神经网络 知识脉络  交叉线识别 知识脉络  BP算法 知识脉络 
机标分类号：
TP3 TP2 
机标关键词：
多层神经网络交叉线学习算法动力学系统自动识别应用系统信息输入算法实现思路实验模拟基础方法自动化生命力科学界计算机非线性性能显示图形 
基金项目：
 
DOI：
 
参考文献(5条)
  1. 焦李成 神经网络理论 1990
  2. 吴健康 数字图象分析 1989
  3. Lippman R P An Introduction to Computing with Neural Nets 1987
  4. 孙贞寿 基于Hopfield模型的交叉线识别算法 1998(8)
  5. Richard J Mammone.Yehoshua Y Zeevi Neural Networks:Theory and Application 1991

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