基于模拟复合正交神经网络的曲线重建方法

摘要：

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于曲线重建.由于模拟神经网络采用连续学习算法,故网络学习收敛速度快.仿真结果表明,在单变量和多变量复杂函数曲线重建中,用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具有很高的逼近精度.本文提出的曲线重建方法是一种快速有效的方法.由于该模拟神经网络可望用模拟电路实现硬件化,因此在图象图形实时处理中具有很好的工程应用前景.

关键词：模拟复合正交神经网络、曲线重建、连续学习算法

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金 M603070

在线出版日期：2008-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：25-26,93