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一种新的PCNN模型参数估算方法  
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【英文篇名】 A New Method of PCNN's Parameter's Optimization
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【作者】 赵峙江; 赵春晖; 张志宏;
【英文作者】 ZHAO Zhi-jiang1; ZHAO Chun-hui1; ZHANG Zhi-hong2 (1.Department of Information & Communication; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China; 2.Department of Computer Science & Technology; Harbin; 150001; China);
【作者单位】 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院; 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨; 黑龙江哈尔滨;
【文献出处】 电子学报 , Acta Electronica Sinica, 编辑部邮箱 2007年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像分割; PCNN; 灰度; 信息量; 直方图;
【英文关键词】 image segmentation; PCNN; gray-level; amount of information; histogram;
【摘要】 PCNN在图像处理领域得到广泛的应用,对其展开研究具有重要的理论意义及应用价值.在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是一个难点.本文提出用灰度-信息量直方图来表征图像特征,通过对信息量直方图的分析,提出了估算PCNN时间衰减参数的自适应算法.该算法可以仅在PCNN的一个运行周期中以最少的迭代次数有效地完成图像分割,并且解决了对多目标进行分割时容易丢失目标的问题.
【英文摘要】 Recent research in neuroscience has proposed a new artificial neural networks model,the pulse coupled neural networks,PCNN.Several PCNN structures for image processing have been proposed depending on the model's potential.In the research of the theories and the applications of PCNN,it isn't a trivial task to define the relative parameters properly,and people usually get the values by experience with many experiments.As a contribution to this research field,this paper presents a new method for image processi...
【基金】 黑龙江省博士后基金; 哈尔滨工程大学基础研究基金
【更新日期】 2007-06-22
【分类号】 TP183
【正文快照】 1引言近年来,被国际上称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)以其更接近生物机制的优越性,被广泛地应用在图像处理、决策优化和通信等方面[1].PCNN数学模型中各种门限系数、时间衰减常数、连接系数等参数,控制着网络运行效率,对它们的恰当设置是一个不容忽视的环节.?

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