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关键词： PCNN   图像   污染   监测  

摘要： 水污染会对生态产生灾难性的影响。针对水污染区域水面颜色的不同,本文采用脉冲耦合神经网络对获取的污染水域图像的色度、饱和度、亮度建立分析模型,从而获知水污染的程度。实验证明,这种方法能够对水污染程度进行准确的分析从而为水污染的治理提供理论上的指导。

关键词： 脉冲耦合神经网络   图像处理   图像融合   图像分割  

摘要： 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)是一种有着生物学背景的新一代人工神经网络，和传统的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型相比有着很大的区别。PCNN具有脉冲发放和双通道相乘调制特性，阈值可动态改变，在具有外部神经元脉冲和外部激励信号输入时具有不应期和被捕捉两种现象。脉冲耦合神经网络可用于图像处理、优化等领域，并显示了其特有的优越性，对其展开深入研究应用具有重要的理论和现实意义。\n 本文利用m-PCNN模型进行了图像融合的研究；建议了采用参数自适应PCNN和最大相关系数的进行图像分割；在DPCNN的基础上提出了mDCPCNN和AWPCNN模型，分别用于最大流网络和最短路径问题的求解中。利用PCNN进行图像融合和图像分割时，本文主要解决了融合和分割结果对参数的过分依赖等问题，进一步拓展了PCNN的应用。\n 本文所做的工作及所取得的研究进展主要体现在以下几个面：\n 一、综述了PCNN的原始模型和原理；改进后的通用PCNN模型和原理；时延脉冲耦合神经网络DPCNN(Delay PCNN)模型和原理；调权脉冲耦合神经网络AWPCNN及m-PCNN模型和与原理。\n 二、利用m-PCNN实现了灰度图像的融合处理，得到了较好的处理结果；目前，利用PCNN进行图像融合存在的问题主要是PCNN网络中的参数对融合结果影响较显著。本文提出了用m-PCNN中神经元点火频率进行图像融合。该方法中，融合结果仅仅跟阈值常数VT有关系，而与其他参数的取值没有关联。\n 三、提出了阈值基于像素值的PCNN算法与最大相关系数的图像分割算法。目前，图像分割算法中存在着参数受人为因素的影响较大，判定准则太单一(基本上都是用图像熵来进行判定)。本文算法中，各PCNN神经元参数是由像素点自身决定的，不受任何的外界人为因素的影响，此外，本文还提出了基于最大相关系数的判定准则，对图像分割的判定思想进一步扩宽。\n 四、提出了调权脉冲耦合神经网络AWPCNN(Adjustable Weight PCNN)模型，并成功地用于最短路径问题的求解中。当利用DPCNN(Delay PCNN)进行最短路径求解时，若网络时延过大，则时延思想不能满足实时的要求。AWPCNN模型在网络传输过程中没有引入时延，而仅仅通过权重的变化和神经元连接关系来确定最短路径。因此，该方法在SP问题中较已有的方法具有明显的优势。\n 五、提出了双通道脉冲耦合神经网络DCDPCNN(Dual Channels DPCNN)并成功地将其应用于最大流网络求解中。在最大流问题中，原有的标号法采用串行计算方法，计算的时间复杂度随着节点个数的增多而增大是相当明显的，此外，对某个节点的标号可能不唯一，致使在标号过程中容易产生混乱，不便于求解。DCDPCNN算法运用神经网络的并行特性，利用神经元的点火时间的先后关系，能很好地区分各神经元，对每一个节点的标号均是唯一的。因此，DCDPCNN具有很好的计算性能。

关键词： 食物   脑健康   生理需要   动脉血管   血液供应   脑组织   脑细胞   记忆力  

摘要： 过咸食物 人体对食盐的生理需要极低，成人每天7克以下，儿童4克以下就足够。常吃过咸食物会损伤动脉血管，影响脑组织的血液供应，使脑细胞长期处于缺血、缺氧状态，从而导致记忆力下降，大脑过早老化。

关键词： Hopfield neural networks  

摘要： In this paper, we present FPGA recurrent neural network systems with learning capability using the simultaneous perturbation learning rule. In the neural network systems, outputs and internal values are represented by pulse train. That is, analog recurrent neural networks with pulse frequency representation are considered. The pulse density representation and the simultaneous perturbation enable the systems with learning capability to easily implement as a hardware system. As typical examples of the recurrent neural networks, Hopfield neural network and the bidirectional associative memory are considered. Details of the systems and the circuit design are described. Analog and digital examples for these Hopfield neural network and the bidirectional associative memory are also shown to confirm a viability of the system configuration and the learning capability.

关键词： 脉冲耦合   神经网络   图像分割  

摘要： 图像分割是图像分析和理解的基础,应用非常广泛,几乎出现在有关图像处理的所有领域,所以图像分割的研究受到了研究工作者的高度重视。自20世纪70年代至今,已提出上千种各种类型的分割算法。其中基于神经网络的图像分割研究取得了一定成果。\n 20世纪40年代,人们对人脑的结构、组成及其基本工作单元有了越来越充分的认识,在此基础上,综合数学、物理学以及信息学等学科的方法对人脑神经网络进行抽象,并建立了简化的模型,称之为人工神经网络。20世纪90年代,研究者基于哺乳动物视觉皮层神经活动提出了脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network-PCNN)模型。因为PCNN具有生物视觉的现实依据,所以在图像处理特别是图像分割方面存在着优势,但是目前对它的研究还不够深入。\n 本文的研究内容主要集中在以下三个方面：\n 首先,本文全面分析了脉冲耦合神经网络用于图像分割时的脉冲发放机制,以及用于图像分割时的算法。对于脉冲耦合神经网络来说,参数的设定是一个重点,同时也是一个难点。本文对脉冲耦合神经网络的几个重点参数做了深入探讨,对其用于图像分割的算法做了改进,改善了分割的效果,并减少了神经网络的运算时间。\n 其次,本文对基于区域生长的PCNN做了深入研究。传统的PCNN图像分割算法,主要是对图像做二值分割。但二值分割把内容丰富的图像简单的分割为两部分,丢失了很多图像信息。Robert提出了基于区域生长的PCNN,取得了很好的分割效果。这是一种多值图像分割方法,但是这种算法可能导致某些边缘像素不能被划分到正确的区域中。本文对Robert的模型做了改进,改善了边缘像素的分割效果。\n 最后,本文用动力学的方法构建了一个新的脉冲耦合神经网络模型来模拟神经元的累积发放原理,该模型能有效地进行图像分割,尤其对有噪声的图像,其分割效果比通常使用的模型要好得多,模型参数的选择可以根据动力学机理以及不同图像灰度之间的差异进行调整。在把属于相同区域的点拉向同一区域的过程中,新模型表现出了很好的平滑作用。本模型用局部最大方差来决定图像分割的程度。

关键词： 坡扣   脑苷类   化学成分  

摘要： 对傣药坡扣Homalomena gigantea化学成分进行了研究．采用硅胶柱色谱、HPLC等方法分离纯化，通过波谱分析技术鉴定化合物结构．结果表明：从傣药坡扣中分离得到5个脑苷类化合物，分别鉴定为：1-O-β-D—glucopyranosyl-（2S，3R，4E，8Z）-2-[2＇（R）-hydroxyhexadecanoyl-amino]-4，8-octadecadiene-1，3-diol（1）、1-O-β—D-glucopyranosyl-（2S，3R，4E，8Z）-2-[2’（R）-hydroxyoctadecanoyl-amino]-4，8-octadecadiene-1，3-diol（2）、1-O-β-D—glucopyranosyl-（2S，3R，4E，8Z）-2-[2＇（R）-hydroxyicosanoyl-amino]-4，8-octadecadiene-1，a-did（3）、1-O-β-D—glucopyranosyl-（2S，3R，4E，8Z）-2-[2＇（R）-hydroxydocosanoyl-amino]-4，8-octadecadiene-1，3-diol（4）、1—O-β-D）-glucopyranosyl-（2S，3R，4E，8Z）-2-[2＇（R）-hydroxytetracosanoyl-amino]-4，8-octadecadiene-1，3-diol（5）．化合物2～5为首次从该属植物中分离得到．

关键词： PCNN   语谱图   孤立词   语音识别  

摘要： 根据语音信号的"可视"特点,提出了一种基于简化脉冲耦合神经网络(PCNN)实现孤立词语音识别的方法。将语谱图输入到PCNN中得到相应的时间序列标识,作为语音信号的特征参数,然后通过模板匹配法和概率神经网络(PNN)相结合的方法实现语音分类识别。仿真结果表明,该方法能够达到较高的语音识别率。

关键词： 改进的PCNN   刀具磨损图像分割   磨损区域  

摘要： 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Networks,PCNN)图像分割法能很好将机械加工中的刀具磨损区域分割出来,但分割出来的图像是二值图像,很难将刀体和背景区分开来,这样就难于达到对刀具及其磨损状态进行精确监测的目的,为了解决这一难题,文中提出了改进的脉冲耦合神经网络分割算法,可成功分割出刀具磨损区、刀体和背景区域,通过对分割后图像的分析与识别,可以实现对刀具磨损状态的检测。对车削加工中刀具不同磨损阶段的磨损图像进行分割的实验,证明了该算法的有效性。

关键词： 脉冲神经网络   语音识别   H—H方程   圆映射  

摘要： 本文提出了一种基于脉冲神经网络SNN的语音识别方法。该方法以H-H脉冲神经网络模型为基础,采用圆映射的脉冲编码理论将脉冲序列转化为符号序列;同时,以符号序列的距离函数作为语音识别的相似度函数,结合SNN计算能力和实时性强等优势,对语音识别问题进行了初步探讨和研究。实验结果表明,本文提出的特别的研究方法是可行的,具有深入研究的价值。

关键词： 高空间分辨率   光学卫星影像   影像分割   双模态脉冲耦合神经网络  

摘要： 针对应用PCNN分割高空间分辨率光学卫星影像存在的问题,提出一种双模态PCNN算法。利用北京地区QuickBird影像进行实验,结果表明,该算法能够弱化影像目标内部灰度变化信息对结果的影响,并能提取影像目标几何结构特征信息,为高空间分辨率光学卫星影像分割提供了一种新方法。