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提出了一种立体神经视觉系统中零件识别的学习方法。与标准的ＢＰ算法对比有两点改进：①用变尺度方向代替负梯度方向作为搜索方向；②用可变的最优学习率来代替不变的学习率，采用上述２仆改进后，训练速度和收敛性都有较大的改善，实际应用表明，所提出了垢训练速度、收敛性和稳定性都比标准ＢＰ算法有较大的提高。
立体神经视觉系统中零件识别的学习方法
【摘 要】
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提出了一种立体神经视觉系统中零件识别的学习方法。与标准的ＢＰ算法对比有两点改进：①用变尺度方向代替负梯度方向作为搜索方向；②用可变的最优学习率来代替不变的学习率，采用上述
【机 构】
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中山大学无线电电子学系
【出 处】
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中山大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年3期
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