動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償模糊神經(jīng)元函數(shù)逼近人臉識(shí)別張量臉?biāo)惴顟B(tài)估計(jì)碩士論文(已修改)
2025-06-30 06:18 本頁面
【正文】 動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及研究計(jì)算機(jī)軟件與理論， 2011， 碩士【摘要】 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代信息科學(xué)領(lǐng)域中發(fā)展非常迅速的重要學(xué)科之一。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集模糊系統(tǒng)知識(shí)的明顯表達(dá)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能于一體,具有學(xué)習(xí)功能和自適應(yīng)能力,并被廣泛的應(yīng)用于工業(yè)過程控制、機(jī)器控制、消費(fèi)電子、系統(tǒng)辨識(shí)、模式識(shí)別、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)領(lǐng)域。在現(xiàn)有的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,研究主要集中在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)方式和參數(shù)確定上,而對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)問題仍未解決。本文在前人的研究基礎(chǔ)上,對(duì)動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究,取得如下成果:(1)針對(duì)未知狀態(tài)的人臉識(shí)別提出了一種基于狀態(tài)估計(jì)的張量分解的人臉特征提取方法。張量臉?biāo)惴ㄊ欠治龊捅磉_(dá)多因素影響的人臉圖像結(jié)構(gòu)的一種有效的數(shù)學(xué)模型,在原有的張量臉?biāo)惴ǖ幕A(chǔ)上結(jié)合狀態(tài)估計(jì)方法,對(duì)待識(shí)別人臉進(jìn)行特征提取,通過動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行識(shí)別,結(jié)果表明基于狀態(tài)估計(jì)的張量分解方法的正確識(shí)別率高于原有的張量臉?biāo)惴ê统Ｓ玫腜CA人臉特征提取方法,而且網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度也有提高。(2)在對(duì)動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深入研究的基礎(chǔ)上,本文又將補(bǔ)償模糊神經(jīng)元引入到動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模
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