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摘要:
尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响.
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文献信息
篇名 自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 自适应 脉冲耦合神经网络 学习准则 时间序列
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 人工智能与仿真
研究方向 页码范围 2897-2900,2930
页数 5页 分类号 TP391
字数 4097字 语种 中文
DOI
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 马义德 兰州大学信息科学与工程学院 149 2170 21.0 42.0
2 齐春亮 兰州大学信息科学与工程学院 10 140 7.0 10.0
3 ZHAN Kun 兰州大学信息科学与工程学院 1 19 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应
脉冲耦合神经网络
学习准则
时间序列
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
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
总下载数(次)
35
总被引数(次)
173926
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
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