基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用

许廷发; 韦 岗; 倪国强

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基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用

更新时间：2020-08-12

- 基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用
- Gabor wavelet neural network algorithm based on parallel structure
- 光学精密工程 2006年14卷第2期页码：247-250
- 作者机构：
  
  1. 华南理工大学电子与信息学院,广东广州,510640
  2. 北京理工大学信息科学技术学院光电工程系北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TP183
- 收稿日期：2005-09-26，
  
  修回日期：2005-11-25，
  
  网络出版日期：2006-04-30，
  
  纸质出版日期：2006-04-30
- 稿件说明：
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许廷发, 韦岗, 倪国强. 基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用[J]. 光学精密工程, 2006,14(2):247-250.

XU Ting-fa, WEI Gang, NI Guo-qiang. Gabor wavelet neural network algorithm based on parallel structure[J]. Optics and precision engineering, 2006, 14(2): 247-250.
许廷发, 韦岗, 倪国强. 基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用[J]. 光学精密工程, 2006,14(2):247-250. DOI：

XU Ting-fa, WEI Gang, NI Guo-qiang. Gabor wavelet neural network algorithm based on parallel structure[J]. Optics and precision engineering, 2006, 14(2): 247-250. DOI：

摘要

给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点

设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法

算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中实现神经网络算法及优化;输出层是Gabor小波神经网络的分类结果。对4类飞机图像目标进行了仿真实验

识别率达到98％以上

识别时间为40 ms。

Abstract

A Gabor wavelet neural network algorithm was presented based on parallel structure. According to the characteristics of multi- CPU parallel structure and neural network parallel

the algorithm for recognizing image target was designed based on the Gabor wavelet neural network. The algorithm input layer involved operation on scale

translation and frequency modulated parameter of Gabor wavelet

the hide layer realized and optimized the neural network algorithm on parallel CPU and the algorithm output layer gave the the classification result of Gabor wavelet network algorithm. The simulation experiment was processed by four types plane image targets

and the results indicate that the recognition rate is 98%

recognition time is 40 ms.

关键词

Keywords

references

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