【摘 要】
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构造了图像的一类卷积逼近公式,并由此设计了一类新的径向基函数网络.该网络可以无限逼近平方可积函数,其径向基函数是无穷次连续可微的,并具有局部支撑性质.同时,给出了变学
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划);西安交通大学校科研和教改项目
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构造了图像的一类卷积逼近公式,并由此设计了一类新的径向基函数网络.该网络可以无限逼近平方可积函数,其径向基函数是无穷次连续可微的,并具有局部支撑性质.同时,给出了变学习率的低松弛迭代快速学习算法.对于N×N输入图像,学习算法的复杂度为O(N2),与基于Gram-Schmidt正交化过程的正交最小二乘学习算法相比,其存储量和计算量都小.该网络可以在计算机视觉及实时信号、图像处理等领域用作自适应滤波.实验结果表明,它对Gauss白噪声及均匀分布的噪声都具有良好的抑制效果.
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