提出一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法，利用多CPU系统进行图像目标识别，输入层处理Gabor小波参数，隐层实现神经网络算法优化，输出层给出分类结果。实验表明该算法能有效识别四类飞机图像，准确率超过98%，识别时间仅40ms。
给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点，设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法，算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算；隐层是在并行CPU中实现神经网络算法及优化；输出层是Gabor小波神经网络的分类结果。对4类飞机图像目标进行了仿真实验，识别率达到98%以上，识别时间为40ms。
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