TY - A2的陈到非盟- Lim,损害王盟——Seng Kah Phooi AU - Ang, Li-Minn PY - 2012 DA - 2012/05/09 TI - MIMO李雅普诺夫理论基础RBF神经分类器对交通标志识别SP - 793176六世- 2012 AB -李雅普诺夫理论基础径向基函数神经网络(时滞)大小摘要发达交通标志识别执行多输入多输出(MIMO)分类。多维输入插入RBF节点,这些节点与多个权重。迭代重量适应方案因此设计关于李雅普诺夫稳定性理论得到一组最优权重。在李雅普诺夫函数设计,必须选择构建一个能量空间用一个全球最低。体重增加后形成遵守李雅普诺夫稳定性理论。详细的分析和讨论,提出了分类器的属性都包含在本文。之间的性能比较,提出了分类器和一些现有的常规技术评估使用交通标志的模式。仿真结果表明,我们建议的系统训练的迭代次数较低的实现更好的性能。SN - 1687 - 9724 UR - https://doi.org/10.1155/2012/793176 - 10.1155 / 2012/793176摩根富林明应用计算智能和软计算PB - Hindawi出版公司KW - ER