东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于描述特征改进的LVQ神经网络美元识别研究

ISSN号：1003-3254
期刊名称：《计算机系统应用》
时间：0
分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410004
相关基金：基金项目：湖南省自然科学基金项目（07115077）;国家自然科学基金资助项目（60503007）

关键词： LVQ神经网络, 描述特征的主成分技术, MLVQ算法, GLVQ-F算法, 美元识别

中文摘要：

针对货币识别中残币、旧币、假币识别的难度大和正确性不高等问题，提出了一种基于描述特征的改进LVQ的神经网络的美元识别算法。该算法首先使用基于描述特征的主成分分析技术（MEFFRA）提取美元的主要特征，然后使用MLVQ神经网络进行识别。不仅降低了货币特征提取时的复杂度，同时也克服了GLVQ和GLVQ—F算法的性能不稳定和对初值敏感性的理论缺陷，是一种更加优化的有师荤习算法。试验结果表明．把该算法用于美元识别．有很好的效果。

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