1) competitive pulse-coupled neural network
竞争型脉冲耦合神经网络
3) pulse coupled neural network
脉冲耦合神经网络
1.
Edge detection based on pulse coupled neural network and morphology;
基于脉冲耦合神经网络和形态学的边缘检测
2.
Pathologic region detection algorithm for ultrasonic image based on pulse coupled neural network;
基于脉冲耦合神经网络的超声图像病理区域检测算法
3.
The Research and Applying of Pulse Coupled Neural Network for Fingerprint Images Processing;
脉冲耦合神经网络在指纹图像处理中的研究与应用
4) pulse-coupled neural networks
脉冲耦合神经网络
1.
The algorithm that segments images with pulse-coupled neural networks(PCNN) and two-dimension maximum correlation criterion(MCC) was presented.
提出了一种脉冲耦合神经网络和最大相关准则相结合的算法来对图像进行分割。
2.
In this paper a method to enhance image by Pulse-Coupled Neural Networks is presented,which makes the edge of image more clear,and an edge detection is performed on both original image and enhanced image to testify the results.
该文提出了一个通过脉冲耦合神经网络来增强图像,使图像的边缘变得更清晰的方法,并用边缘检测算子对其结果进行了验证。
3.
Focusing on infrared and visible image fusion of the same scene,a new image fusion algorithm based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT)and improved pulse-coupled neural networks(IPCNN)was proposed.
针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)的图像融合新算法。
5) pulse coupled neural network(PCNN)
脉冲耦合神经网络
1.
A new image segmentation way based on maximum entropy and pulse coupled neural network(PCNN) was proposed,in order to solve the problem of determining the optimal result and solving the nonlinear factor of pulse threshold.
针对脉冲耦合神经网络(PCNN)无法确定最优分割以及脉冲门限具有非线性因子的问题,提出了一种基于最大熵和脉冲耦合神经网络的新型图像分割算法。
2.
An innovative method for classifying emotional states of neutral or happy of Chinese phonetics by using Pulse Coupled Neural Network(PCNN)was proposed.
针对汉语语音情感识别问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的识别方法。
3.
Concerning the characteristics of complex components of irregular images and random alignment of irregular spot without proper fitting mathematics model,an adaptive segmentation algorithm with improved Pulse Coupled Neural Network(PCNN)was proposed in the paper.
针对不规则图像成分复杂、特征形状无法采用经典模型拟合等问题,提出了基于改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)的自适应分割算法。
6) PCNN
脉冲耦合神经网络
1.
New Algorithm of Live Wire Based on PCNN Simulation Research;
基于脉冲耦合神经网络的Live wire新方法的仿真研究
2.
An Image Segmentation Method Based on PSO Algorithm and PCNN;
基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法
3.
Image Enhancement Based on an Improved PCNN;
基于改进型脉冲耦合神经网络的图像增强
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条