图象恢复新方法与自适应模式分析新方法的研究
基本信息
结项摘要
本项目做了下述工作并取得相应成果：（1）手写体汉字识别方面：用数学形态学及神经网方法做汉字细化，提取笔划特征及结构特征，用二层神经网从粗到细注意力转移匹配构成识别系统。（2）混沌神经网方面：识别部份缺损信息的模式，字符，构成动态联想记忆模型。深入分析混沌神经元工作状态，混沌吸引子重构及控制。EEG、ECG等时间序列的混沌特征分析与识别。（3）几种模糊神经网络模型的研究，提出新的改进算法，有FKCN（模糊Kohonen类聚网）IAFC（综合自适应模糊类聚），FART（模糊ART），等模型。（4）分形方法图象压缩研究，对灰度图达到58倍，信噪比28db；提出自适应变方块方案，达到74倍，25db。对二值地形图，提出长短线分开方法，达9倍压缩比。予定工作已完成。
项目摘要
项目成果
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暂无此项成果
数据更新时间：2023-05-31
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