摘要: 本文提出了一种基于随机场特性的神经元网络算法，以实现皮革纹理图象的最佳分类．该算法包括SAR随机场自适应建模、聚类特征的最优统计度量、三层B-P神经元网络与知识学习机制四部分，有效地表达了基元非规则性强，聚类分离程度低和传统纹理分析技术不易描述的皮革纹理聚类特性，有助于系统对人类专家经验性知识的有效获取，已应用于羊皮皮革纹理的计算机辅助分类．