一种RSOM树并行模式分类识别算法

摘要：

RSOM树由SOM网络自适应生长形成,具有良好的自学习能力和自适应增长能力,在模式识别中表现出良好的性能,而通常的模式识别问题包含大量复杂的计算,因此,研究RSOM树的并行算法是必要的.以软件设计的多线程技术为基础,给出了RSOM树的并行训练/识别算法,并用雷达目标识别数据集和字母识别数据集进行了测试.结果表明,采用并行算法的RSOM树训练和识别效率有了显著提高。

关键词： 模式识别 分类树 神经网络 SOM RSOM树 并行算法

作者: 刘建军 夏胜平 胡卫东

作者单位: 国防科学技术大学ATR实验室,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 253-257

在线出版日期: 2005-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）