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描述了神经网络的非线性能力，提出边沿提取的神经网络应用新算法。在理解Ｍａｒ算子意义的基础上，将Ｍａｒ特征融入神经网络结构，提高该算法的整体性能。同时，对不同边沿提取算法在不同噪声环境下进行比较，结果表明，新算法的网络结构具有较强的抗噪声能力，可以在实际环境的机器人视觉领域得到很好的应用。
一个基于知识的边沿提取算法
【摘 要】
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描述了神经网络的非线性能力，提出边沿提取的神经网络应用新算法。在理解Ｍａｒ算子意义的基础上，将Ｍａｒ特征融入神经网络结构，提高该算法的整体性能。同时，对不同边沿提取算法在不同噪声环境下进行比较，结果表明，新算法的网络结构具有较强的抗噪声能力，可以在实际环境的机器人视觉领域得到很好的应用。
【机 构】
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浙江大学信息与智能系统研究所
【出 处】
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中国图象图形学报
【发表日期】
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0年ZGTB903.013期
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