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关键词： 脉冲耦合神经网络   最短路径   带宽剩余率   阈值控制  

摘要： 利用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)寻找最短路径是一种非确定性算法,运算的复杂度只和最短路径的长度有关,和路径图的复杂程度无关。已有的PCNN最短路径算法只考虑路径长度,而未考虑其他参数,如带宽和时延等。这里除了考虑路径长度,同时考虑实际中带宽剩余量对网络的影响,提出了一种基于带宽剩余率的最短路径算法,用带宽剩余率参数来控制神经元阈值,寻找最短路径。仿真结果表明,该算法可以寻找到全局最优解。

关键词： 高分辨率   SAR图像分割   相干斑噪声   PCNN模型  

摘要： 针对高分辨率SAR(合成孔径雷达)图像噪声强,目标分割难度大的特点,提出一种改进的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的SAR图像分割算法。首先根据SAR图像中相干斑噪声的特点,采用复小波进行去噪。然后,在传统PCNN模型的基础上,对神经元的输入信号,尤其是链接系数和阈值的非线性衰减子因子进行了改进和简化,同时对链接强度系数β进行理论上的近似推导,并减少人工设置的参数。最后,通过最佳阈值对其结果进行二值化处理得到感兴趣的目标图像。实验结果表明,改进后的算法运行效率提高,自适应性增强。与传统算法相比,区域一致性提高0.013,区域的对比度提高0.015,效果优于传统的PCNN算法,为高分辨率SAR图像分割提供了一种新策略。

关键词： 足球检测   四元数傅里叶变换   脉冲耦合神经网络   注意力选择   卡尔曼滤波器  

摘要： 提出一种基于四元数傅里叶变换注意力选择和脉冲耦合神经网络在图像中跟踪足球的方法.首先进行图像预处理以去除球场以外的区域,用四元数注意力选择算法提取感兴趣区域,基于颜色、形状、面积等多种特征检测足球.若检测失败,则采用卡尔曼滤波器预测足球位置.仿真结果表明,与基于速度控制的动态卡尔曼滤波和实时足球检测两种方法相比,检测成功率分别提高9.6%和14.9%.

关键词： 时滞   脉冲   双向联想记忆神经网络模型   全局鲁棒一致渐近稳定性  

摘要： 讨论了一类含时滞和脉冲的双向联想记忆神经网络模型的鲁棒渐近稳定性.通过构造恰当的Lyapunov泛函和使用线性矩阵不等式技巧,获得了该模型全局鲁棒一致渐近稳定的充分条件.通过2个例子说明了结论的有效性.

关键词： 农村地区   泄漏电流   神经网络   FIR数字滤波器   窗函数   径向基函数   触电信号识别  

摘要： 针对农村低压电网剩余电流保护与动作技术中,如何检测总泄漏电流中人体触电支路电流的难题,该文利用严格线性相位与任意幅度特性的FIR(finite impulse response)数字滤波技术和具有自适应性与最佳逼近特性的RBF(radial basis function)神经网络有机结合,提出一种基于FIR数字滤波的RBF神经网络作为触电电流信号的检测方法。首先,采用FIR数字滤波器选定合适的窗函数和滤波阶数,对触电试验获得的总泄漏电流及触电电流进行滤波预处理;然后,将预处理后的信号波形作为样本集,选定适合的RBF函数,建立从总泄漏电流中提取触电电流波形的3层RBF神经网络模型。仿真试验结果表明:该方法速度快且稳定,检测值与实际值的平均相对误差为3.76%,具有良好的适应性和实用性,对于研制新一代剩余电流保护动作装置具有重要意义。

关键词： 黄瓜   机器视觉   图像分割   参数自适应   脉冲耦合神经网络   加权耦合连接系数  

摘要： 对脉冲耦合神经网络的参数进行简化,并自适应确定各参数,将图像的空间信息和灰度信息耦合到加权耦合连接系数中,进行温室黄瓜图像分割,采用二维Tsallis熵选择最佳迭代结果。试验结果表明:用区域对比度(GC)和区域一致性(UC)评价方法评价,该方法的分割效果好于采用香农熵和最小交叉熵终止迭代的标准脉冲耦合神经网络分割效果。

关键词： 脉冲   时滞   指数稳定性   鲁棒稳定性   时标  

摘要： 讨论了一类带脉冲和时滞的含有可变系数的时标双向联想记忆Cohen-Grossberg神经网络的稳定性.利用Lyapunov泛函和Halanay不等式,获得了这类神经网络的平衡点的存在性、全局指数稳定性、全局指数鲁棒稳定性,表明脉冲对于系统的指数稳定性和鲁棒稳定性起了重要的作用.最后以实例说明了理论结果的有效性.

关键词： 脉冲耦合神经网络   自适应参数   局部图像活跃度   图像分割  

摘要： 针对脉冲耦合神经网络(PCNN)在图像分割中需多次人工调整网络参数的问题,提出了一种基于PCNN模型的图像自动分割方法。分析了图像中影响PCNN参数设置的因素,提出了一种图像自适应分块策略。将图像划分为内部复杂程度相近的子块,克服了同一参数无法同时对图像中复杂度差异较大的不同区域准确分割的不足。利用本文提出的局部图像活跃度(ADLA)指标对不同子块自适应地确定PCNN模型参数,有效解决了传统PCNN图像分割时需要人工确定关键参数的问题。最后,采用最大二维Tallis熵准则从分割后的二值结果序列中选择最佳结果。实验表明,本文方法的分割结果轮廓清晰、完整,即使在对比度低、背景呈大范围内连续变化等复杂情况下,也具有优异的性能。与传统PCNN分割方法相比,本文方法能自动、快速、准确地确定PCNN模型参数,且区域一致性测度(UM),区域对比度(CR),形状测度(SM),综合指标(CI)等客观评价的量化指标均优于传统PCNN分割方法12%以上。

关键词： 图像处理   红外图像拼接   脉冲耦合神经网络(PCNN)   边缘检测   Hausdorff测度  

摘要： 创建高分辨率的宽视角的拼接图像为图像处理、计算机图形学等交叉学科学研究的新领域,针对传统的基于边缘的拼接算法对噪声比较敏感,红外图像噪声干扰严重与信噪比低的特点,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的红外图像拼接算法。采用PCNN仿生物视觉角度,提取图像的边缘信息;采用Hausdorff距离作为配准的相似性测度,计算出最优配准参数进行图像拼接;使用加权平均方法,实现拼接图像的融合,提高拼接图像的视觉效果。实验结果表明,本文算法能够实现图像的精确拼接,对噪声具有较好的鲁棒性,并提高了搜索效率,减小了计算量。

关键词： 旋转机械   自学习模糊脉冲神经网络(SLFSNN)脉冲序列   故障诊断  

摘要： 针对旋转机械故障分类边界的模糊性和传统的神经网络算法难以解决应用问题的实例规模和网络规模之间的矛盾问题,提出了一种自学习模糊脉冲神经网络算法,该算法通过脉冲序列的种群编码和无监督学习较好的克服了旋转机械故障分类边界的聚类分析无效性问题。应用表明该算法有效解决了旋转机械故障的边界模糊性问题,较大提高了故障诊断的准确率。