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文章探讨利用人工神经元网络重建图象的方法 ,并讨论经过改进的 Hopfield网络的基本模型及其实现算法。研究完成了同步跳变、异步跳变和混合跳变等算法在图象重建中的实现 ,最后将衰减最大能量神经元准则应用于上述算法中。实验证明收敛的迭代步骤减少 ,收敛精度提高。
基于人工神经元网络的图象重建
【摘 要】
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文章探讨利用人工神经元网络重建图象的方法 ,并讨论经过改进的 Hopfield网络的基本模型及其实现算法。研究完成了同步跳变、异步跳变和混合跳变等算法在图象重建中的实现 ,最后将衰减最大能量神经元准则应用于上述算法中。实验证明收敛的迭代步骤减少 ,收敛精度提高。
【机 构】
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合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;厦门大学,计算机,科学系,福建,厦门,361006
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2000年05期
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