【摘 要】
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在模式识别领域中,RBF神经网络以运算速度快、稳定性好、识别率高等诸多优点获得了广泛的应用,取得了良好的识别效果。与以往应用RBF神经网络进行人脸识别的方式不同,笔者采
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在模式识别领域中,RBF神经网络以运算速度快、稳定性好、识别率高等诸多优点获得了广泛的应用,取得了良好的识别效果。与以往应用RBF神经网络进行人脸识别的方式不同,笔者采用了一种基于多类混叠条件下的样本训练及识别模式,将本属于不同类别的样本混成一个大类,每一大类包含的原单一类别数目也不相同。按照实验样本所属的大类进行训练与识别,并与常用的单类识别效果进行了比较,验证了所用方法的有效性和合理性。
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