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提出一种使用模糊神经网络对纸币新旧程度进行实时分类的方法。为了达到实时性要求,该方法使用图像区域的一阶矩作为纸币新旧分类的特征,使用模糊神经网络作为分类器。在分类器的隶属函数生成层对特征向量向目标空间进行映射,在网络的推理层对纸币的新旧进行分析,在去模糊化层给出纸币新旧的定量分析结果。实验结果表明,该方法对纸币新旧的分类是准确和稳定的。