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本文对机械零件进行图像采集,计算零件的正交Fourier-Mellin矩,采用SFAM网络和ART2网络分别对三种差别较小的机械零件进行识别试验。结果表明,SFAM网络克服了ART2网络抗噪性和分类性能的矛盾,比ART2网络具有更高的识别精度。
基于SFAM网络的机械零件不变性模式识别
【摘 要】
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本文对机械零件进行图像采集,计算零件的正交Fourier-Mellin矩,采用SFAM网络和ART2网络分别对三种差别较小的机械零件进行识别试验。结果表明,SFAM网络克服了ART2网络抗噪性和分类性能的矛盾,比ART2网络具有更高的识别精度。
【机 构】
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天津大学计算机学院,天津滨海职业学院计算机系,长春理工大学光电工程学院
【出 处】
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长春理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年03期
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