2.765

2022影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析

姚畅 陈后金 李居朋

姚畅, 陈后金, 李居朋. 改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析. 自动化学报, 2008, 34(10): 1291-1297. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01291
引用本文: 姚畅, 陈后金, 李居朋. 改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析. 自动化学报, 2008, 34(10): 1291-1297. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01291
YAO Chang, CHEN Hou-Jin, LI Ju-Peng. Analysis of Dynamic Behaviors of Improved Pulse Coupled Neural Network in Image Processing. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1291-1297. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01291
Citation: YAO Chang, CHEN Hou-Jin, LI Ju-Peng. Analysis of Dynamic Behaviors of Improved Pulse Coupled Neural Network in Image Processing. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1291-1297. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01291

改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01291
详细信息
    通讯作者:

    姚畅

  • 中图分类号: TP391.4

Analysis of Dynamic Behaviors of Improved Pulse Coupled Neural Network in Image Processing

More Information
    Corresponding author: YAO Chang
  • 摘要: 为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network, PCNN)在图像处理领域的应用深度, 本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导, 明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响, 并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则, 最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中. 实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2222
  • HTML全文浏览量:  40
  • PDF下载量:  1414
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2007-10-10
  • 修回日期:  2008-03-14
  • 刊出日期:  2008-10-20

目录

    /

    返回文章
    返回