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针对视觉感知中特征的捆绑问题,在传统脉冲耦合神经网络(PCNN)的基础上,提出一种基于强度的PCNN模型。在该模型中,神经元邻域内脉冲发放总强度将不同的特征分离开来,而神经元自身的脉冲发放强度又将属于同一感知对象的不同特征捆绑起来。仿真结果证明,该模型可以实现特征的分离和捆绑。
视觉感知中特征捆绑建模方法的研究
【摘 要】
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针对视觉感知中特征的捆绑问题,在传统脉冲耦合神经网络(PCNN)的基础上,提出一种基于强度的PCNN模型。在该模型中,神经元邻域内脉冲发放总强度将不同的特征分离开来,而神经元自身的脉冲发放强度又将属于同一感知对象的不同特征捆绑起来。仿真结果证明,该模型可以实现特征的分离和捆绑。
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年22期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070077）, 山西省自然科学基金资助项目（2010011020-2）
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