【摘 要】
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本文在脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-Delay PCNN),并将其成功地用于求解最短路径,同时给出了基于DPCNN
【机 构】
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复旦大学电子工程系,北京大学电子学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室,复旦大学电子工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (No 60 1 71 0 36);国家 863计划基金资助项目 (No 2 0 0 2AA7830 60 );中国博士后基金资助项目(No 2 0 0 30 342 82 )
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本文在脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-Delay PCNN),并将其成功地用于求解最短路径,同时给出了基于DPCNN的最短路径求解算法.Caulfield与Kinser提出了用PCNN求解迷宫问题的方法,虽然他们的方法也可用于求解最短路径,但所需神经元的数量巨大,而本文的方法所需的神经元的数量远小于他们的方法.同时,本文的方法充分利用了DPCNN脉冲快速并行传播的特点,可迅速地求出最短路径,其所需的计算
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