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PCNN参数自适应设定及其模型的改进
被引量：
34
1
作者
邓翔宇
马义德
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期955-964,共10页
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的P...
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果.
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关键词
神经元点火机理
模型数学耦合特性
参数自适应确定
PCNN改进模型
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职称材料
题名
PCNN参数自适应设定及其模型的改进
被引量：
34
1
作者
邓翔宇
马义德
机构
兰州大学信息科学与工程学院
兰州工业学院电子信息工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期955-964,共10页
基金
国家自然科学基金(No.60872109)
甘肃省自然科学基金(No.0710RJZA015)
甘肃省教育厅研究生导师项目(No.1014-02)
文摘
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在数字图像处理中有着广泛应用,但基本都是从网络的外在特性出发并结合一定的实际应用对其进行研究和改进,缺乏对模型本身数学特性的分析.本文从PCNN模型的迭代方程出发,对无耦合连接和耦合连接两种状态下的PCNN数学模型进行了点火机理分析,揭示了PCNN模型本身的数学耦合特性(点火阶梯)以及其对网络生物学特性(脉冲发放特性)会造成干扰和影响的现象,并分析了这种干扰和影响产生的机理和消除方法,同时提出PCNN用于图像分割时参数自适应设定的方法.最后给出了更能体现神经网络生物学特性的PCNN改进模型,将其用于Lena等图像的分割处理中,取得了良好的效果.
关键词
神经元点火机理
模型数学耦合特性
参数自适应确定
PCNN改进模型
Keywords
neuron
firing
mechanism
mathematics
coupled
characteristic
parameter
adaptive
determination
PCNN
modified
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCNN参数自适应设定及其模型的改进
邓翔宇
马义德
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
34
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