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摘要:
为了解决传统脉冲耦合神经网络模型硬件化效率低下和固有参数估计问题,基于忆阻器模型设计阈值发生器模块电路,可以同步改变输入激励下的阈值电位.并且,利用忆阻器实现网络连接参数的动态变化.实验结果表明,将改进后的网络用于图像边缘检测任务,通过MATLAB仿真实验,迭代次数更少,比传统PCNN模型的图像处理效率提高了13%,并有效地保留了图像边缘的细节.基于忆阻器的脉冲耦合神经网络不仅能简单高效地处理图像边缘数据,而且能有效抑制图像背景的噪声,同时也能提高图像边缘细节的连续性.
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忆阻器
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文献信息
篇名 基于忆阻脉冲耦合神经网络的图像边缘检测
来源期刊 软件导刊 学科
关键词 忆阻器 脉冲耦合神经网络 动态阈值 图像边缘检测
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 225-229
页数 5页 分类号 TP317.4
字数 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.202164
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
忆阻器
脉冲耦合神经网络
动态阈值
图像边缘检测
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
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