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对FTART算法的研究及改进 总被引:7,自引:1,他引:7
FTART(fieldtheory-basedART)算法结合了ART(adaptiveresonancetheory)算法、ARTMAP算法、域理论的思想,以样本在实例空间中出现的概率为启发信息修改学习中生成的分类,采用了不同于其它算法的解决样本间的冲突和动态扩大分类区域的方法.本文在对FTART算法的研究的基础上进行了改进,使算法在学习连续函数的映射时更加有效.同时给出了算法的测试结果和对测试结果的分析,测试表明,FTART算法在模式识别和连续函数映射的学习方面具有比较好的性能. 相似文献
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为了有效解决小型水域水面垃圾清理和分类的问题,设计了一种基于图像识别的无人驾驶水面垃圾智能分类清理装置。装置采用平衡式双船体结构,配以翻斗式垃圾收集头及可移动渔网式分类收集仓,并使用涵道式螺旋桨作为驱动;以STM32作为主控,使用OpenMV视觉模块并搭配卷积神经网络算法,实现垃圾类别的识别,并使用ESP32实现对装置的无线通讯与远程监控;基于GPS导航系统、惯性导航系统、视觉导航系统实现自动回航、自动回航等功能;同时,装置还设计有附加的水域参数测量、鱼类投喂等功能模块,以实现装置的一机多用。 相似文献
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