摘要
提出了一种相似度的新定义，使双极ＷＡＴ模型的实现更加简洁明了．增加一个阈值使系统能判别非存储模式或因其信息量过低而无法鉴定的输入模式，阈值的大小与要求的容错能力有关．双极相似度及阈值通过光学方法实现，阈值的光学实现使系统仍具有照明不变性．通过电路实现取阈及ＷＴＡ网络的迭代运算．
A new definition of similarity for the bipolar WTA neural network model and its implementation are presented. A threshold is added to the system for distinguishing input patterns that are not one of the memory patterns or do not have enough ioformation to be recognized. The threshold value is related to the requirement of error tolerance.
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
1994年第3期213-219,共7页
Journal of Infrared and Millimeter Waves
基金
国家攀登计划
国家教委博士点基金
关键词
神经网络
模式识别
阈值
WTA模型
WTA neural network model, bipolar neural state, pattern recognition,threshold.
