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提出了一种基于堆栈滤波器和Hopfield神经网络的边界检测法,采用较小滤波窗口的堆栈滤波器优化估计的图象象素点之间的灰度梯度,再根据这些灰度梯度的优化估计值计算及确定Hopfield神经网络的权重矢量,Hopfield神经网络收剑时输出图象的边界。相对于基于堆栈滤波器边界检测法,该方法对堆栈滤波器的优化训练速度大大提高,所需内存大为减少,而相对于基于Hopfield神经网络的边界检测法,该方法又 相似文献
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基于前向神经网络的图像检索相关反馈算法设计 总被引:6,自引:0,他引:6
相关反馈技术是近年来较为重要的图像检索方法,该文从机器学习的角度出发,提出了一种基于神经网络的相关反馈算法,在检索过程中,用户可以标记出与查询图像相似的正例样本反馈给系统,然后由系统构造出前向神经网络并再次进行检索,以改进查询结果。该文对用于训练前向神经网络的构造性算法在图像检索中的几何意义进行了深入的研究,并在此基础上给出平移算法、反例标记学习算法、球半径系数自适应算法等,从而使基于神经网络自学习的相关反馈算法更加完善。实验表明,改进后的算法在图像检索中具有更好的性能和更强的推广能力。 相似文献
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遗传算法及其在训练前向神经网络中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文论述了遗传算法的基本原理,操作及算式,并以一个识别部分英文字母的多层前向神经网络为例,给出了用遗传算法训练网络优化网络权值的方法和步骤,实验结果表明了这一方法的有效性。 相似文献
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模糊系统与前向神经网络的结合 总被引:1,自引:1,他引:0
1 引言模糊系统方法和神经网络技术是近年来计算智能领域研究热点,被广泛地应用于复杂系统、非确定性等难于建立比较准确的数学模型的问题,并在自动控制、计算机图像处理、语音识别、手写体识别等领域有重要应用。模糊系统与神经网络的结合也越来越受到人们的重视。模糊系统和神经网络的结合可以分为模糊系统与前向网络的结合和与反馈网络的结合两类。模糊系统与反馈网络的结合主要有模糊联想记忆、模糊 相似文献
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本文研究了一种将模糊系统与神经网络相结合的异位心律识别方法,它能够处理分类边界模糊的数据,允许样本有畸变或缺损。将此方法应用于ECG室性早博(PVC)的分类识别中,实验结果良好。 相似文献
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角分类算法是一类快速分类算法,以其为学习算法的前向神经网络,在信息检索,特别是在线信息检索等领域有着重要的应用.通过对CC4学习算法的分析,揭示了泛化距离在角分类神经网络中的意义.针对文本数据的快速分类要求,提出了新的角分类网络TextCC.为解决数据的多类别判定问题,给出了新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法.实验表明,新的角分类神经网络隐层与输出层之间连接矩阵的学习算法有效,TextCC的分类精度教CC4的分类精度显著的提高. 相似文献
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目前的入侵检测系统缺乏从先前所观察到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化 的能力。描述了一种基于最小二乘估计(LS)模型的入侵检测算法,该算法利用神经网络的特点,具 有从先前观测到的行为进行概括进而判断将来可能发生的行为的能力。提出了一种在异常检测中用 反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓的思想,给出了神经网络算法的选择和应用神经网络的设计 方案。实验表明在异常检测中利用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓,能够提高检测系统对偶 然事件和入侵变异的自适应性和异常检测的速度。 相似文献
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基于Hopfield神经网络多用户检测技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多用户检测中的MMSE算法随着用户数增加而受到限制,MMSE的优化问题可以转化为Hopfield神经网络的能量函数的最小化问题。针对基于Hopfield神经网络多用户检测算法进行仿真和分析,仿真表明Hopfield神经网络多用户检测算法在抗多址干扰和远近效应上有所提高。 相似文献
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提出了一种基于Hopfield神经网络的盲检测数字水印算法。基于噪声可见函数实现了水印的自适应嵌入,利用Hopfield神经网络记忆宿主图像以及原始水印信息。在水印检测时,通过神经网络从嵌入水印的图像中联想出宿主图像和水印嵌入信息,再利用嵌水印图像和联想出的宿主图像提取出水印,实现了水印的盲检测。 相似文献
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目前的入侵检测系统缺乏从先前所观察到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化的能力。本文描述了一种基于最小二乘估计(LS)模型的入侵检测算法,该算法利用神经网络的特点,具有从先前观测到的行为追行概括进而判断将来可能发生的行为的能力。本文在前人工作的基础上提出了一种在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓的思想,给出了神经网络算法的选择和应用神经网络的设计方案。实验表明在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓,能够大大提高检测系统对偶然事件和入侵变异的自适应性和异常检测的速度。 相似文献
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介绍了一种用于图象区域和边缘检测的积分变换。该变换引入了灰度尺度和空间尺度,从而将图象变为表示象素点相互吸引的向量场,将边缘检测问题转化为在向量场中寻找相分离向量的问题。通过分析该变换用于边缘检测而产生的一些问题,给出了使用图象局部信息估计灰度尺度的方法。在对已有方法简化和改进的基础上,提出了一个基于此变换的边缘检测算法。最后给出该方法的识别结果,并与经典的边缘检测算法做了比较。试验结果表明,其边缘检测效果与Canny算法相似,是一种有效的边缘检测方法。 相似文献
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基于图形处理器的边缘检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘检测是一种高度并行的算法,计算量较大,传统的CPU处理难以满足实时要求。针对图像边缘检测问题的计算密集性,在分析常用边缘检测算法的基础上,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构)软硬件体系架构,提出了图像边缘检测的GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)实现方案。首先介绍GPU高强度并行运算的体系结构基础,并将Roberts和Sobel这两个具有代表性的图像边缘检测算法移植到GPU,然后利用当前同等价格的CPU和GPU进行对比实验,利用多幅不同分辨率图像作为测试数据,对比CPU和GPU方案的计算效率。实验结果表明,与相同算法的CPU实现相比,其GPU实现获得了相同的处理效果,并将计算效率最高提升到了17倍以上,以此证明GPU在数字图像处理的实际应用中大有潜力。 相似文献
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边缘是图象的重要特征,采用细胞神经网络提取图象边缘时,网络参数的选择是一个重要问题。为了能够有效地提取图象边缘,基于高通滤波模板,选择了细胞神经网络的一组简单易行的参数,首先将其用于检测二值图象边缘,再在此基础上,通过综合灰度值各位面边缘检测的结果提取出灰度图象的边缘。与传统边缘提取方法Sobel和Log方法的比较可见,该方法是有效的,并且由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此使其在图象实时处理中具有更大的潜力。 相似文献
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改进的基于边缘检测技术的车流量统计系统 总被引:3,自引:0,他引:3
车流量检测技术是智能交通系统系列技术中的关键基础,基于图像处理技术的车流量检测技术的研究已成为该领域的研究热点。该文提出了一种基于HSV颜色模式和边缘检测技术的车辆检测算法进行车流量统计。在该算法的基础之上,开发实现了一套车流量统计系统。实验证明,该算法能够有效地排除阴影和天气变化带来的影响,大大提高了系统的精度,是切实有效的。 相似文献