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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.4
- 수록면
- 491 - 494 (4page)
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Neural Oscillator can be applied to oscillatory systems such as the image recognition, the voice recognition, estimate of the weather fluctuation and analysis of geological fluctuation etc in nature and principally, it is used often to pattern recognition of image information. Conventional BPL(Back-Propagation Learning) and MLNN(Multi Layer Neural Network) are not proper for oscillatory systems because these algorithm complicate Learning structure, have tedious procedures and sluggish convergence problem. However, these problems can be easily solved by using a synchrony characteristic of neural oscillator with PLL(phase-Locked Loop) function and by using a simple Hebbian learning rule. And also, Recognition velocity of Korean Character can be improved by using a Neural Oscillator's learning accelerator factor ŋ<SUB>ij</SUB>.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. Basic Neural Oscillator
3. Generation of Pattern Vector and Recognition Technique
4. Recognition Results of Pattern using Phase Synchronization
5. CONCLUSION
6. REFERENCE
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