基于二叉树型分层BP模型的板形模式识别
来源期刊：工程科学学报2009年第2期
论文作者：赵小燕 张朝晖 蓝金辉
文章页码：261 - 536
关键词：板形;模式识别;二叉树;分层;模式分解;鲁棒性;
摘 要：针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度.
赵小燕，张朝晖，蓝金辉
摘 要：针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度.
关键词：板形;模式识别;二叉树;分层;模式分解;鲁棒性;
