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轨迹分布模式学习的层次自组织神经网络方法

最后更新:2018年07月29日 05:58 点击数:3

【类型】期刊

【作者】胡卫明;谢丹;谭铁牛;沈俊 

【关键词】 运动检测 行为预测 层次自组织神经网络 轨迹分析与习

【期刊名】计算机学报

【内容提要】提出一个层次自组织神经网络模型 ,并将其应用于基于事件识别的轨迹分布模式学习中 .该文利用神经元的侧向连接将神经元连成若干条线 ,每条线对应一个“内部网” .对应于层次神经网络模型 ,建立了两个邻域 ,即神经元邻域和“内部网”邻域 ,两个邻域内的神经元都要不同程度地改变权值 ,从而完成运动轨迹分布模式的学习 .还给出了利用轨迹分布模式检测出局部可能的异常现象、检测整个运动轨迹所表示的事件是否为异常事件和目标行为预测的方法 .实验进一步说明了该方法的可行性和有效性

【年份】2018-07

【ISSN号】0254-4164

【页码】417-427

【期号】第4期

【作者单位】中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,法国波尔多第三大学计算机系

【卷号】第26卷

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