一种基于自适应前馈神经网络的目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应前馈神经网络的目标分类方法，其特征在于，包括以下步骤：构造前馈神经网络模型：通过泰勒级数展开式，将非线性前馈神经网络系统重构成为线性权值化的非线性系统；以权值估计误差为驱动，进行权值更新：根据构造辅助变量，提取权值估计误差信息变量，相应地设计出权值更新的自适应率；目标分类：根据权值更新的前馈神经网络模型，对目标图像进行分类。本发明通过改进的权值自适应估计方法，解决了传统的神经网络权值更新算法存在的限制，实现图像中目标的快速识别。