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机械仪表
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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》
1999,10(8):888-890
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稳我、比例及旋转不变性特征,应用具有2个隐层的BP网络学习与识别这些特征敌意一。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分类决策规则,对噪声及循环矢量变化具有鲁棒性,并达到95%的识别率。
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