| 模糊格构造型形态神经网络 |
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| 引用本文： | 李兵,董俊,刘鹏远,米双山.模糊格构造型形态神经网络[J].电子学报,2014,42(2):319-327. |
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| 作者姓名： | 李兵 董俊 刘鹏远 米双山 |
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| 作者单位： | 军械工程学院四系;电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(No.51205405) |
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| 摘 要： | 针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机.
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| 关 键 词： | 数学形态学 形态神经网络 模糊格 模式识别 |
| 收稿时间： | 2012-01-31 |
Fuzzy Lattice Constructive Morphological Neural Network |
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| LI Bing,DONG Jun,LIU Peng-yuan,MI Shuang-shan.Fuzzy Lattice Constructive Morphological Neural Network[J].Acta Electronica Sinica,2014,42(2):319-327. |
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| Authors: | LI Bing DONG Jun LIU Peng-yuan MI Shuang-shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mathematical morphology morphological neural network (MNN) fuzzy lattice pattern recognition |
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