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文檔簡介
1、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的熱門研究課題，已在聚類、識別等方面取得了大量成功的應(yīng)用。
本文的主要研究工作包括以下兩個方面：
(1)從理論上分析了模糊系統(tǒng)中多種模糊算子，對各種模糊算子進(jìn)行了公式表述，對基于max-min模糊算子的模糊Hopfield網(wǎng)絡(luò)的各種性質(zhì)進(jìn)行了推導(dǎo)論證。
(2)建立了一個基于反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊Hopfield網(wǎng)絡(luò)人臉識別模型，通過將人臉圖像特征提取，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)造特征向量
2、關(guān)系矩陣，模糊合成運(yùn)算等步驟有機(jī)的結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了基于閥值可調(diào)的人臉識別方案，并用MATLAB2007進(jìn)行編程實(shí)驗(yàn)，在識別率，拒識率和誤識率等方面驗(yàn)證了此種方法的有效性，給出了此種模型用于人臉識別時的兩種提升識別率的方法。
本文的創(chuàng)新點(diǎn)包括：
(1)將反饋型模糊Hopfiled網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在人臉識別領(lǐng)域，建立了一種基于閥值可調(diào)的人臉識別模型。
(2)不滿足于單一一種Max-Min模糊算子的應(yīng)用，對幾
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