基于联想记忆的触觉图象识别

作     者：胡维真 顾学真 HU Weizhen GU Xuezhen (National Laboratory of Pattern Recognition,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing,100080)

作者机构：中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100080 

出 版 物：《机器人》 (Robot)

年 卷 期：1993年第15卷第6期

页      面：48-51页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目:机器人触觉智能系统(顾学真等) 模式识别国家重点实验室课题基金 

主　　题：人工神经网络 Hopfield 模型 联想记忆 机器人触觉 图象识别 

摘      要：与视觉相比,机器人触觉图象具有分辨率低、噪声大、信息不完整等特点,若采用常规分类器,识别率往往不高.本文基于 Hopfield 联想记忆神经网络,构造了一种适合于识别信息不完整、噪声较大的图象的分类器,并成功地应用于智能机器人触觉图象的识别.通过实验,我们对这种分类器的性能与三种常规分类器——最小距离、最近邻和贝叶斯分类器作了比较.