模糊格构造型形态神经网络

作者：李兵; 董俊; 刘鹏远; 米双山

来源：电子学报, 2014, 42(02): 319-327.

• 数学形态学
• 形态神经网络
• 模糊格
• 模式识别

针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机.

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学