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八元数神经网络模型:256色图像的识别

The Cayley Neural Network Model:To Recognize 256-Level Color Patterns

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【作者】 帅建伟陈振湘刘瑞堂吴伯僖

【Author】 Shuai Jianwei;Chen Zhenxiang;Liu Ruitang;Wu Boxi(Department of Physics,Xiamen University, Xiamen 361005)

【机构】 厦门大学物理系

【摘要】 首次把八元数(Cayley代数)引入到神经网络中,提出了八元数离敬神经网络模型,并用信噪比理论初步考察了模型的稳定性和存贮容量。八元数神经网络模型可应用于高精度的256级的灰度图像或256值的彩色图像的识别中。

【Abstract】 A discrete Cayley number neural network model is presented for the first time,whereby a neuron is a 256-state (±1±i ± i ± k ± e ± ie ± ie ± ke). Signal-to-noisetheory is used to analyse the stability and the storage capacity. The storage capacity of theCayley model is the same as that of the Hopfield model. This 256-state neural networkcan be applied to recognize the 256-level color or 256-level grey patterns.

【关键词】 神经网络八元数图像识别
【Key words】 neural networkthe Cayley numberpattern recognition.
【基金】 国家自然科学基金
  • 【文献出处】 光学学报 ,ACTA OPTICA SINICA , 编辑部邮箱 ,1995年07期
  • 【分类号】TP393.0
  • 【被引频次】6
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