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摘要:神经网络是一个非线性动力学系统,在许多方面都表现出强大的生命力,特别为信息科学界所瞩目.将图形信息输入计算机是CAD、GIS等应用系统中不可避免而又十分繁重的工作,人们一直在追求一种自动化的方法来解决这一问题.该文在深入分析Hopfield模型及多层神经网络的理论基础、学习算法的基础上,尝试使用神经网络的方法进行交叉线的自动识别,提出了一种全新的思路,并且用BP学习算法实现了这一思路.在实验模拟中,该算法显示了优异的性能.
[硕士论文] 曹爱军
电子与通信系统 中国科学技术大学 1999(学位年度)
摘要:该文工作的主要目的也就是分析地图中各种线划图的特点以及矢量化和识别中的存在的问题,研究解决这些问题的主要理论和关键技术,最终为实现地图的自动数字化扫除障碍.Hopfield神经网络表现出一种具有联想记忆能力.Hopfield神经网络是由许多具有相同特性的神经元组成的.这些神经元彼此互连,构成一个自反馈的单层神经网络.该文在深入分析Hopfield模型及多层神经网络的理论基础、学习算法以及遗传算法的理论的基础上,偿试使用神经网络的方法进行交叉线的自动识别工作,提出了一种全新的解决此问题的思路,并且用两种不同的算法实现了这一思路,取得了一定的成功.
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