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检索条件"主题词=优化PCNN模型"
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pcnn模型耦合参数的优化及车辆图像分割
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交通运输系统工程与信息 2012年 第1期12卷 48-54页
作者： 杨娜 陈后金 李艳凤 郝晓莉 北京交通大学电子信息工程学院 北京100044 中北大学信息与通信工程学院 太原030051
脉冲耦合神经网络(pcnn)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区... 详细信息
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基于视觉注意机制pcnn模型的车牌图像分割方法
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交通运输系统工程与信息 2014年 第3期14卷 51-57页
作者： 杨娜 陈后金 陈益强 中北大学信息探测与处理山西省重点实验室 太原030051 中国科学院计算技术研究所 北京100190 北京交通大学电子信息工程学院 北京100044
车辆图像中车牌具有所占比例小、位置不固定、大小不一,以及分割易受光照影响的特点.因此,车牌图像的分割始终是车辆跟踪、车辆识别等领域中的难点问题.针对以上问题,本文提出了基于视觉注意机制脉冲耦合神经网络模型的车牌图像分割方法... 详细信息
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一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用
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计算机科学 2014年 第S1期41卷 215-217页
作者： 安琦 李敏 何玉杰 姚俊萍 第二炮兵工程大学 西安710025
针对目前脉冲耦合神经网络(pcnn)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将pcnn模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化pcnn神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特... 详细信息
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