轨迹分布模式学习的层次自组织神经网络方法

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摘要：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.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90818X/200304/7752446.html

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关键词：神经网络 自组织 神经网 学习的 神经网络模型 层次自组织神经网 轨迹分布模式学习 计算机视觉 运动检测 行为预测