【摘 要】
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模糊神经网络是人工智能的热门研究课题,已在聚类、识别等方面取得了大量成功的应用。本文的主要研究工作包括以下两个方面：(1)从理论上分析了模糊系统中多种模糊算子,对各种
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模糊神经网络是人工智能的热门研究课题,已在聚类、识别等方面取得了大量成功的应用。本文的主要研究工作包括以下两个方面：(1)从理论上分析了模糊系统中多种模糊算子,对各种模糊算子进行了公式表述,对基于max-min模糊算子的模糊Hopfield网络的各种性质进行了推导论证。(2)建立了一个基于反馈型神经网络的模糊Hopfield网络人脸识别模型,通过将人脸图像特征提取,数据标准化,构造特征向量关系矩阵,模糊合成运算等步骤有机的结合起来,实现了基于阀值可调的人脸识别方案,并用MATLAB2007进行编程实验,在识别率,拒识率和误识率等方面验证了此种方法的有效性,给出了此种模型用于人脸识别时的两种提升识别率的方法。本文的创新点包括：(1)将反馈型模糊Hopfiled网络应用在人脸识别领域,建立了一种基于阀值可调的人脸识别模型。(2)不满足于单一一种Max-Min模糊算子的应用,对几种不同的三角模或t模所对应的模糊Hopfield网络的识别效果进行了对比。
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