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利用改进T-S模糊神经网络恢复MMW图像
利用改进T-S模糊神经网络恢复MMW图像
作者:
周燕
尚丽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非线性信息
模糊神经网络
TS模糊模型
毫米波图像
图像消噪
摘要:
为有效消除毫米波(MMW)图像中的非线性噪声,利用T-S模糊神经网络(T-S-FNN)对不确定信息进行有效区分的特性,实现MMW图像中非线性信息噪声的逼近,达到消噪的目的.为克服T-S-FNN规则冗余的缺点,考虑前件网络基于自适应模糊聚类的隶属度函数约束及后件网络的权值优化学习,对其前件及后件的结构和学习算法进行改进,使T-S-FNN的计算简化、鲁棒性更强.利用改进的T-S-FNN对MMW图像进行处理,实验结果表明,该模型具有较好的非线性噪声抑制能力.
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文献信息
篇名
利用改进T-S模糊神经网络恢复MMW图像
来源期刊
计算机工程与设计
学科
工学
关键词
非线性信息
模糊神经网络
TS模糊模型
毫米波图像
图像消噪
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
智能技术
研究方向
页码范围
1463-1466,1489
页数
5页
分类号
TN911.73
字数
2558字
语种
中文
DOI
10.16208/j.issn1000-7024.2018.05.045
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
尚丽
苏州市职业大学电子信息工程学院
66
326
9.0
14.0
2
周燕
苏州市职业大学电子信息工程学院
27
81
5.0
7.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
非线性信息
模糊神经网络
TS模糊模型
毫米波图像
图像消噪
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
计算机工程与设计
主办单位:
中国航天科工集团二院706所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7024
CN:
11-1775/TP
开本:
大16开
出版地:
北京142信箱37分箱
邮发代号:
82-425
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
总被引数(次)
161677
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