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自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用
第20 卷第11 期 系 统 仿 真 学 报© Vol. 20 No. 11 2008 年6 月 Journal of System Simulation Jun., 2008 自适应脉冲耦合神经网络在图像处理中应用 1 1 1,2 马义德 ，绽 琨 ，齐春亮 (1.兰州大学信息科学与工程学院, 甘肃兰州 730000, 2. 中国酒泉卫星发射中心, 甘肃兰州 732750) 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。 关键词：自适应；脉冲耦合神经网络；学习准则；时间序列 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1004-731X (2008) 11-2897-04 Study on Self-adaptive Pulse Coupled Neural Network and Its Application in Fields of Image Processing 1 1 1,2 MA Yi-de , ZHAN Kun , QI Chun-liang (1.School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China; 2.China Jiuquan Satellite Launch Center, Lanzhou 732750, China) Abstract: The standard Pulse Coupled Neural Networks (PCNN) has been widely used in the image processing, however, it is hard to set plenty parameters of PCNN efficiently which limited its capability for image processing. Based on the learning rules, PCNN was optimized through running its parameters adaptively. A gradient descent algorithm was adopted to search parameters which could reduce the error between the desired output and the actual output gradually according to the least mea
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