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在时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-Delay Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了mDPC-NN(modified DPCNN)模型.mDPCNN能方便地用于有向网的最大代价路径和最小代价路径的求解,并将其成功地运用其于求解AOE-网(Activity On Edge)有关问题.该方法通过快速并行计算,一次正向计算即可求解AOE-网大部分问题,与传统方法相比体现了较好的优势. 相似文献
2.
运用Lyapunov泛函方法,研究一类具有连续分布时滞模型x′i(t)=-bixi(t)+∑nj=1aijfj(μj∫t-∞kij(t-s)xj(s)ds)+Fi(t),τij∈[0,∞),i,j=1,2,…,n其平衡点的全局渐近稳定性,获得了一些新的充分条件. 相似文献
3.
在脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)中,基于神经元脉冲震荡的时间序列概念,利用平均时间序列和平均欧氏距离的方法实现了人脸识别.实验仿真表明了该方法的有效性,对不同人脸和复杂表情的人脸均具有较好的识别效果. 相似文献
4.
在传统的多聚焦图像融合方法中,聚焦测量产生的决策图往往对噪声和错误配准敏感,同时在聚焦检测区域中容易出现毛刺、小孔以及小块孤立区域等识别错误.针对上述问题提出了一种基于多尺度形态聚焦测量和优化随机游走的多聚焦图像融合算法.首先,多聚焦图像通过多尺度形态聚焦测量生成初始的决策图,多尺度形态聚焦测量有高的聚焦区域检测精度并... 相似文献
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稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projection,SPP)是一种无监督的方法,不需要标签信息,但SPP求稀疏系数的过程计算量相对较大;此外,大多数稀疏表示的投影算法并不能很好地反映映射空间数据间的关系.为了能更好地反映映射空间数据间的关系,提出了变空间协同表示判别分析的特征提取算法.首先将原始数据映射到PCA空间去除冗余信息;其次利用L2范数求解稀疏权重,利用所提的监督目标函数计算映射矩阵;然后在求得的映射空间中更新稀疏权重;最后求出权重更新后的映射矩阵.在FERET库、AR库和ORL库的测试结果验证了本算法的有效性. 相似文献
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利用PCNN实现商标图像检索新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决商标存在尺度缩放、角度旋转和区域局部变化后的难以检索的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络模型(PCNN,Pulsed Coupled Neural Network)的商标检索新方法.首先通过PCNN图像分割和直方图均衡化技术相结合提出了一种有效的图像预处理算法,以减小颜色对于商标灰度分布差异产生的影响.然后在PCNN模型中提出了边缘时间序列概念,并用于提取商标图像的形状特征,最终实现了商标图像的快速有效检索.在所建立的商标库中进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可有效地检索出待检索商标对应的商标图像,可很好地适应商标颜色变化、角度旋转和局部形状变化,体现了较好的检索性能. 相似文献
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本文利用Lyapunov函数方法研究了连续Hopfield型神经网络的指数稳定性问题,得到了平衡点的全局指数稳定性的两个新的充分条件,这两个条件对于神经计算与神经网络设计具有重要的理论意义和应用价值。 相似文献
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结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然后低频分量系数依据改进的拉普拉斯能量和规则进行筛选,高频分量系数采用DCSCM进行融合,经过NSST逆变换获取亮度信息的融合分量;最后利用源图像与亮度分量的欧式距离关系实现色调与饱和度分量进行的分配,通过HSI逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明,算法取得了较好的视觉效果并且在互信息、结构相似度、边缘保留度等客观评价指标中具有优势. 相似文献
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研究了Hopfield型连续反馈神经网络的全局指数稳定性,给出了平衡点的全局指数稳定性的充分条件,这些条件有利神经计算,同时对于Hopfield型连续反馈神经网络的设计和应用都很有意义。 相似文献