学习算法自适应参数旋转不变重点实验室神经网络模型离焦三维测量自适应学习最小方差光电子信息技术
摘要：TP183 2004064279 用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法=Adaptive-parameter activation function for rotation-invariant classification[刊,中]/常胜江(南开大学现代光学研究所,教育部光电信息技术重点实验室.天津(300071)),熊涛∥光电子·激光.—2004,15(6).—710-713 在级联神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明.该算法能够有效提高学习速度和识别率。图4表2参13(于晓光)
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