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摘要:
形态联想记忆网络具有十分优越的抗膨胀噪声或者腐蚀噪声的能力,但抗混合噪声的能力很弱,而在实际中,随机噪声往往是混合型的,既有膨胀噪声又有腐蚀噪声.将形态学尺度空间和形态联想记忆网络相结合,得到了一种新的联想记忆网络,它也具有优越的抗膨胀噪声或者腐蚀噪声的能力,同时它对随机噪声有一定的鲁棒性.通过对含有随机噪声的灰度图像进行自联想记忆和识别处理实验,取得了较为理想的结果,验证了其具有良好的性能.
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文献信息
篇名 尺度空间的联想记忆网络在灰度图中的应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 尺度空间 联想记忆 膨胀存储矩阵 腐蚀存储矩阵 灰度图像
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 人工智能与专家系统
研究方向 页码范围 156-159
页数 4页 分类号 TP183
字数 4303字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2007.07.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴锡生 江南大学信息工程学院 81 560 14.0 18.0
2 冉天保 江南大学信息工程学院 4 16 2.0 4.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
尺度空间
联想记忆
膨胀存储矩阵
腐蚀存储矩阵
灰度图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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