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J-GLOBAL ID：201302220665136358   整理番号：13A0532986

三角測量の適用と星型パターン認識のRBF神経回路網

Application of triangulation and RBF neural network to star pattern recognition

著者 (3件)： Zhang Shaodi (Changchun Inst. of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sciences, Changchun) ,  Wang Yanjie (Changchun Inst. of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sciences, Changchun) ,  Sun Honghai (Changchun Inst. of Optics,Fine Mechanics and Physics, Chinese Acad. of Sciences, Changchun)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 20  号： 2  ページ： 395-402  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 星型パターン認識のネットワーク訓練法を,分類放射基本関数神経回路網と星型パターン標本の結合によって設計した。第一に,星型パターン抽出法を論じて,星の等級に基づいた三角測量を,同一視野に出現するであろう星を連結するために誘起した。抽出角距離を星型パターンの特性として,完成,平行移動,および回転不変性をもつ星型パターン標本セットを確立した。次に,RBF神経回路網を星型パターンを認識するために研究した。RBFネットワーク訓練法を連続学習とロット学習に分類した。2つの手法を表現できるいくつかの典型的アルゴリズムを利点と不利点について研究し,新訓練法を上記の星型パターン標本セットの専門性に基づいて設計した。実験から,設計手法は典型的アルゴリズムより適切である。いくつかの星型画像をソフトウェアによってシミュレートした。それは,観測所データとみなされて,テストのために訓練したRBF神経回路網に入力された。実験結果から,ネットワークは首尾よく全星型パターンを認識できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 神経回路網 ,  *パターン認識 ,  三角測量 ,  動径基底関数ネットワーク ,  特徴抽出 ,  アルゴリズム ,  ソフトウェア ,  回転不変性 ,  技術 ,  移動
準シソーラス用語： RBFネットワーク ,  パターン抽出 ,  設計手法 ,  実験結果 ,  平行移動

分類 (1件)： 光学情報処理  (BD03060T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 三角測量 ,  星 ,  パターン認識 ,  RbF ,  神経回路網