中国博士后科学基金(2003034282)
- 作品数：4 被引量：56H指数：4
- 相关作者：张立明顾晓东余道衡更多>>
- 相关机构：复旦大学北京大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 时延PCNN及其用于求解最短路径被引量：21
- 2004年
- 本文在脉冲耦合神经网络 (PCNN PulseCoupledNeuralNetwork)的基础上 ,提出了时延脉冲耦合神经网络(DPCNN DelayPCNN) ,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 ,其所需的计算量仅正比于最短路径的长度 ,与路径图的复杂程度及路径图中的通路总数无关 .计算机仿真结果表明 ,采用本文的方法 ,用少量的神经元就可迅速地求出最短路径 .
- 顾晓东余道衡张立明
- 关键词：最短路径PCNN
- 一定条件下PCNN动态行为的分析被引量：11
- 2004年
- 近年来,具有生物学背景的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN)引起越来越多研究者的注意,在图像处理领域得到广泛的应用,对其展开研究具有重要的理论意义及应用价值,但目前相关的研究还远不够深入。至今尚未发现公开发表的研究PCNN动态行为的论文,而对PCNN动态行为展开研究是进一步拓展其应用的基础。该文依次具体分析了由两个乃至多个神经元构成的PCNN在一定条件下的动态行为,得到以下结论:一定条件下,PCNN的脉冲发放形式是周期性振荡的,其动态行为也是周期性振荡的。同时给出了每个振荡周期内各个神经元只点火一次的条件。
- 顾晓东张立明余道衡
- 关键词：PCNN神经元
- 用无需选取参数的Unit-linking PCNN进行自动图像分割被引量：15
- 2007年
- 脉冲耦合神经网络(PCNN—Pulse Coupled Neural Network)是一种有生物学依据的人工神经网络,它可有效地用于图像分割。基于PCNN的图像分割效果取决于PCNN中各参数的选择。然而,图像分割时,各种不同的图像对应的PCNN参数是不同的,而PCNN参数的选择是困难的。本文提出了一种基于Unit-linking PCNN的图像分割新方法,解决了PCNN图像分割参数选择的难题。用本文提出的新方法可有效地自动分割各种图像,而无需考虑PCNN参数的选择,这对于PCNN的理论研究和实际应用有重要的意义。
- 顾晓东张立明余道衡
- 关键词：PCNNPCNN
- PCNN与数学形态学在图像处理中的等价关系被引量：12
- 2004年
- 揭示了有生物学依据的脉冲耦合神经网络 (PCNN)与数学形态学之间的本质关系 ,并以颗粒分析为例进行了具体的分析 ,得到了文中提出的PCNN颗粒分析方法完全等价于一定结构元素下的数学形态学方法的结论 研究表明 ,PCNN进行图像处理时用到的脉冲并行传播特性完全等同于数学形态学中一定结构元素下的腐蚀运算 。
- 顾晓东张立明
- 关键词：数学形态学PCNN图像处理脉冲耦合神经网络
