FCNN提升电大尺寸目标优化设计中RCS计算速度

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作者 杨远鹏 王文卓 +1 位作者 郑生全 方重华 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第3期272-277,共6页

为在电大尺寸目标降低雷达散射截面积(RCS)的优化设计过程中提升计算目标RCS的速度,采用启发式算法对电大尺寸目标进行低RCS优化设计时,使用电磁仿真软件计算过的模型结果训练一个多层全连接神经网络(FCNN)。优化过程中,当已计算的模型... 为在电大尺寸目标降低雷达散射截面积(RCS)的优化设计过程中提升计算目标RCS的速度,采用启发式算法对电大尺寸目标进行低RCS优化设计时,使用电磁仿真软件计算过的模型结果训练一个多层全连接神经网络(FCNN)。优化过程中,当已计算的模型数量足以完成对神经网络的训练后,使用训练好的神经网络改进电磁仿真计算。利用神经网络计算速度较电磁仿真更快的特点,实现提升电大尺寸目标低RCS优化设计速度。在本文所选的电大尺寸模型和使用模拟退火法进行优化设计的条件下,采用多层全连接神经网络改进电磁仿真计算,使模型的低RCS优化设计速度有明显提升,消耗时间从超过300 h缩减到约140 h。 展开更多

关键词 全连接神经网络(fcnn) 雷达散射截面积平均值 数据集 回归计算 加速计算

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基于改进的FCNN微机器学习的设备异常检测方法研究

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作者 吕浩迪 史建业 +1 位作者 徐晟 蓝艇 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1888-1897,共10页

针对含有传动机构的家用设备或工业设备,内部传动装置老旧、缺乏润滑等造成设备运行异常,且实时检测的嵌入式设备资源受限(如内存不足等情况),提出了一种基于改进的全连接网络(FCNN)模型的微机器学习的设备异常检测方法。首先,利用传感... 针对含有传动机构的家用设备或工业设备,内部传动装置老旧、缺乏润滑等造成设备运行异常,且实时检测的嵌入式设备资源受限(如内存不足等情况),提出了一种基于改进的全连接网络(FCNN)模型的微机器学习的设备异常检测方法。首先,利用传感器采集设备在运行过程中产生的振动数据,并提取数据的峭度等特征指标;然后,将所提取到的特征指标作为输入特征,传递至全连接网络模型中对其进行训练并优化了模型参数以提升模型性能;最后,根据所训练的改进FCNN模型,对设备进行了异常检测,以提高检测的准确性和可靠性。研究结果表明:以升降桌为实验对象,改进FCNN模型对数据的异常检测准确率达到96.16%,其接收者操作特性(ROC)曲线下的面积达到了0.949,表明其分类性能优异,并且能够较好地识别出各种类型的异常情况;同时,改进后的FCNN模型能更好地适配资源受限的微控制器(MCU),表现出较强的泛化性和鲁棒性。该方法可为资源受限的家用设备或工业设备的异常检测提供一种较为有效的新思路。 展开更多

关键词 机械传动 传动机构 全连接网络 资源受限 特征提取 接收者操作特性 微控制器

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基于完全反传播神经网络(FCNN)的数字水印新算法

3

作者 付炜 卢金玉 《电子测量技术》 2007年第5期56-60,共5页

数字水印对于保护和鉴定多媒体信息是一项重要技术,它可以在非法复制和篡改中保护数字媒体。数字水印的嵌入与检测涉及到复杂的程序,其中包括对水印的随机化,选择水印的嵌入位置和检测位置,将随机水印嵌入到特殊位置并在此位置上检测水... 数字水印对于保护和鉴定多媒体信息是一项重要技术,它可以在非法复制和篡改中保护数字媒体。数字水印的嵌入与检测涉及到复杂的程序,其中包括对水印的随机化,选择水印的嵌入位置和检测位置,将随机水印嵌入到特殊位置并在此位置上检测水印等。本文设计了一个完全反传播神经网络方法,水印通过特殊的完全反传播神经网络嵌入于检测水印。区别于传统的方法,水印嵌入到FCNN的神经元上代替了嵌入在宿主图像上,因此数字水印图像几乎与宿主图像一样,大部分攻击不可能降低嵌入水印质量。实验结果表明,此方案能够达到鲁棒性、不可见性与真实性。 展开更多

关键词 数字水印 fcnn 信息隐藏

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FCNN的全局稳定性

4

作者 付莉红 沈轶 《武汉水利电力大学（宜昌）学报》 1999年第3期212-215,共4页

研究了 Ｆ Ｃ Ｎ Ｎ（ 模糊细胞神经网络） 的全局稳定性，应用 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 函数，建立了 Ｆ Ｃ Ｎ Ｎ 全局稳定的充分条件。

关键词 模糊神经网络 全局稳定性 fcnn

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基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法 被引量：10

5

作者 喻玲娟 王亚东 +2 位作者 谢晓春 林赟 洪文 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2018年第5期622-631,共10页

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得... 近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 自动目标识别 全卷积神经网络 卷积自编码器 改进的卷积自编码器

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一种基于改进的FCNN网络模型的学习算法

6

作者 冯宾 刘曙光 李小兵 《微型机与应用》 北大核心 2005年第10期6-7,共2页

本文给出了基于模糊聚类神经网络的新的网络模型及相应的学习算法,该算法可以有 效地克服FCNN算法的不足。

关键词 模糊聚类 神经网络 振荡 学习算法 网络模型 fcnn 聚类神经网络

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基于FCNN神经网络的多驾驶风格车辆换道预测 被引量：3

7

作者 赵盛 王嘉文 +1 位作者 王明炯 魏来 《智能计算机与应用》 2024年第5期199-204,共6页

在未来复杂的智能交通环境中,自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混合共享道路成为可能。在这种混合交通流的背景下,准确预测人类车辆的换道行为对于自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。本研究针对车辆换道的主要影响因素—周围环境和驾驶风... 在未来复杂的智能交通环境中,自动驾驶车辆与人类驾驶车辆混合共享道路成为可能。在这种混合交通流的背景下,准确预测人类车辆的换道行为对于自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。本研究针对车辆换道的主要影响因素—周围环境和驾驶风格,提出了一种基于FCNN神经网络的人工车辆多驾驶风格换道决策预测方法。首先,通过应用K均值聚类算法对驾驶员的驾驶风格进行分类,从而综合考虑驾驶风格的差异。然后,将分类结果作为FCNN神经网络的输入变量,用于预测人类车辆的换道行为。该方法基于真实车辆轨迹构建的下一代仿真数据集进行训练和测试,并取得了91.80%的准确率。实验结果表明,通过结合驾驶风格分类和FCNN神经网络,能够更准确地预测人类车辆在不同驾驶风格下的换道行为。本研究的成果对于混合交通流下自动驾驶车辆预测人类车辆的换道行为具有重要的实际应用价值,并为未来进一步改进和拓展提供了新的思路。 展开更多

关键词 智能交通 换道预测 K均值聚类算法 fcnn 智能车辆 驾驶风格

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改进的卷积神经网络在遥感图像分割中的应用与优化

8

作者 张亚辉 孙雨彤 夏宗辉 《长江信息通信》 2025年第7期130-132,共3页

文章针对传统卷积神经网络在遥感图像分割中存在的特征提取不足、多尺度融合欠缺和类别不平衡等问题,提出了一种改进的模糊特征卷积神经网络(MF-FCNN)。该模型通过设计模糊特征学习模块增强对地物光谱特征的表达能力,采用改进的ASPP结... 文章针对传统卷积神经网络在遥感图像分割中存在的特征提取不足、多尺度融合欠缺和类别不平衡等问题,提出了一种改进的模糊特征卷积神经网络(MF-FCNN)。该模型通过设计模糊特征学习模块增强对地物光谱特征的表达能力,采用改进的ASPP结构实现多尺度特征的自适应融合,并引入类别权重自适应的损失函数优化训练过程。在ISPRS Vaihingen和WHU建筑物数据集上的实验结果表明,相比现有方法,本文提出的模型在分割精度和边界刻画能力上均取得显著提升,尤其在处理小目标和复杂边界等难点问题时表现出明显优势。 展开更多

关键词 MF-fcnn 遥感图像分割 ASPP结构 模糊特征学习

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基于链路质量预测的UANET改进蚁群路由算法

9

作者 曾囿钧 周劼 +3 位作者 刘友江 曹韬 杨大龙 刘羽 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第3期240-246,共7页

无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该... 无人机自组网(UANET)可通过多跳转发增大通信范围,其中路由算法承担数据包传输路径规划的任务。针对高动态网络下,无人机定位偏差带来的定向天线波束对不准所造成的增益衰减问题,提出一种基于链路质量预测的蚁群路由算法(LQP-ACO)。该算法利用双向门控循环单元-全连接神经网络(BiGRU-FCNN)预测无人机节点之间的链路质量,然后根据预测的链路质量,利用蚁群算法寻找最优的2条路径进行业务数据传输。仿真结果表明,提出的路由算法相较于传统的Dijkstra算法,在随机路点(RWP)及随机游走(RW)移动模型下,丢包率分别降低了2.75%、4.5%。 展开更多

关键词 无人机自组网路由 蚁群优化算法 双向门控循环单元 全连接神经网络(fcnn)

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2022年马尔康6.0级震群同震滑坡空间分布规律分析

10

作者 向晗 李宁 +2 位作者 幸夫诚 陈宇涛 卜祥航 《水利水电快报》 2025年第8期31-39,共9页

为做好四川马尔康地区的滑坡灾害预防工作,针对2022年6月10日马尔康市接连发生的Ms5.8级、Ms6.0级、Ms5.2级地震所引发的滑坡灾害,建立了基于四川省历史地震数据的数据库,运用FCNN模型对此次震群诱发的滑坡空间分布进行分析,并提取马尔... 为做好四川马尔康地区的滑坡灾害预防工作,针对2022年6月10日马尔康市接连发生的Ms5.8级、Ms6.0级、Ms5.2级地震所引发的滑坡灾害,建立了基于四川省历史地震数据的数据库,运用FCNN模型对此次震群诱发的滑坡空间分布进行分析,并提取马尔康境内主要水电站流域,进行滑坡易发性分析。结果表明:①68.56%的滑坡落入极高、高易发区,与卫星影像解译滑坡的结果相符;②此次地震引发的滑坡灾害数量庞大、分布广泛、规模不均,主要集中在松岗断裂带北侧和龙子坝断裂带西北侧,地形起伏为36~107 m,坡度为16°~48°;③脚木足河、茶堡河水电站流域均为滑坡高度发育区,盘龙河水电站流域上游为滑坡高度发育区,下游处于中低易发区域,区域内滑坡受水力侵蚀、地形变化的强烈控制;④将FCNN模型预测结果与影像解译、地质灾害现场调查数据对比,验证了模型预测准确率达75%以上。研究成果对马尔康地区滑坡灾害的监测与防控具有理论与工程实践参考价值。 展开更多

关键词 地震群 同震滑坡 空间分布 fcnn模型 水电站流域 四川省 马尔康

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基于全连接神经网络方法的冬季公路路面温度预报及检验

11

作者 贾晓红 石岚 郝玉珠 《气象与环境学报》 2025年第1期104-112,共9页

基于SCMOC精细化格点预报产品及交通气象站观测数据,利用全连接神经网络模型(Fully Connected Neural Network,FCNN),对G6京藏高速内蒙古复杂路段进行冬季未来24 h逐小时路面温度预报。结果表明:构建的FCNN模型的最佳训练期为20 d,增加... 基于SCMOC精细化格点预报产品及交通气象站观测数据,利用全连接神经网络模型(Fully Connected Neural Network,FCNN),对G6京藏高速内蒙古复杂路段进行冬季未来24 h逐小时路面温度预报。结果表明:构建的FCNN模型的最佳训练期为20 d,增加时间特征变量能有效减小模型路面温度预报误差,MAE减小0.3~0.8℃,AR提高4%~18%。最终建立FCNN路面温度预报模型,预报总体上具有较高的精度,其中ME、MAE、RMSE分别为-0.2~0.0℃、1.1~1.3℃和1.6~1.9℃,r大于0.94,AR超过90%,且0℃以下预报效果良好。从各项检验指标的日变化来看,除12:00—15:00预报效果较差外,其余时段预报能力较强,ME、MAE、RMSE、r和AR平均值分别为-0.07℃、1.20℃、1.58℃、0.94和93%。通过对2022年冬季平稳天气、寒潮天气和降雪天气进行检验,MAE均在2.0℃以内,证实FCNN模型对不同天气的路面温度都有一定的预报能力。 展开更多

关键词 路面温度 fcnn模型 预报 检验

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基于全连接神经网络的音乐厅音质分级评价

12

作者 闫琛 李运江 +1 位作者 许华华 范波 《声学技术》 北大核心 2025年第2期276-283,共8页

为了准确和快速地利用所获得的声学客观参量对音乐厅音质进行评价,文章采用了全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)方法来构建音乐厅音质分级评价模型,探索了音乐厅设计和音质优化的新方法。文章将音乐厅的3类13种声学... 为了准确和快速地利用所获得的声学客观参量对音乐厅音质进行评价,文章采用了全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)方法来构建音乐厅音质分级评价模型,探索了音乐厅设计和音质优化的新方法。文章将音乐厅的3类13种声学客观参量与音乐厅音质效果等级作为输入和输出,用于训练FCNN模型,得到了较精准的音乐厅音质分级评价模型。经过训练的音乐厅音质分级评价模型能够以决定系数R2=1的精度来对音乐厅音质进行分级评价。相较于传统的音质分级评价方法,基于FCNN的音质分级评价方法计算耗时约为前者的1/10。在此基础上,通过分析FCNN模型中输入层到隐藏层的权重矩阵,同时结合基于机器学习的决策树算法,文章对13种声学客观参量进行了权重优选,最终确定了影响音乐厅音质效果等级的声学客观参量排序。排序结果表明,在音乐厅音质评价中,时间类声学客观参量的权重明显高于其他类声学客观参量的权重。研究结果表明在实际音乐厅音质评价过程中使用FCNN方法可以减少传统分级评价方法导致的主观性误差影响,该方法可为优化音乐厅设计和提升听众体验提供支持。 展开更多

关键词 音乐厅音质分级评价 机器学习 全连接神经网络 音乐厅参数化设计 音乐厅声学客观参量

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基于模糊聚类神经网络的语音识别方法 被引量：14

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作者 刘宇红 刘桥 任强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1894-1900,共7页

提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引... 提出了一种基于模糊神经网络的语音识别方法.该方法以模糊系统模型为基础,利用改进的模糊聚类辨识算法,构成一种新型的模糊聚类神经网络(FCNN),并将其作为概率密度函数的估计器,对每个状态的输出进行预测.它不仅能有效地在语音识别中引入帧间相关信息,而且能克服状态输出概率密度函数为混合高斯分布的束缚.通过对非特定人汉语孤立词和连续音节的语音识别实验,证实了该方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊聚类神经网络(fcnn) 语音识别 概率密度函数

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基于全卷积神经网络的钻孔瞬变电磁法岩层富水性预测研究 被引量：16

14

作者 程久龙 王慧杰 +2 位作者 徐忠忠 黄琪嵩 姜国庆 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期289-297,共9页

巷道掘进前方采用钻探或地球物理方法进行超前探测含水层的位置及富水性,提前做好防治水工作对煤矿安全生产至关重要。利用钻孔瞬变电磁法(BTEM)进行超前探测优势明显,目前解释方法是根据计算的电阻率进行岩层富水性的定性分析,还无法... 巷道掘进前方采用钻探或地球物理方法进行超前探测含水层的位置及富水性,提前做好防治水工作对煤矿安全生产至关重要。利用钻孔瞬变电磁法(BTEM)进行超前探测优势明显,目前解释方法是根据计算的电阻率进行岩层富水性的定性分析,还无法实现对含水层富水性等级进行预测。提出利用钻孔瞬变电磁法探测,采用全卷积神经网络(FCNN)方法进行钻孔外围含水层富水性等级的准确预测。首先,依据阿尔奇公式、Kozeny–Carman公式、导水系数公式和单位涌水量公式,建立砂岩含水层单位厚度的电阻率与按钻孔单位涌水量划分的含水层富水性4个等级的对应关系;其次,建立全空间条件下不同富水性岩层的地质–地球物理模型,采用三维时域有限差分法(FDTD)进行全空间瞬变电磁场数值模拟;为了接近实际情况,在正演结果中加入了5%~15%的随机噪声,提取与岩层富水性等级关联的特征参数,采用全卷积神经网络(FCNN)进行了岩层富水性等级预测的训练和仿真测试,测试集预测的富水性等级平均准确率为91.8%;最后,利用某矿煤层水力压裂后的钻孔瞬变电磁法实测数据进行煤岩层富水性等级预测,检验FCNN方法预测效果。研究结果表明:采用全卷积神经网络预测钻孔附近岩层富水性是可行和有效的,可以实现钻孔径向方向岩层富水性等级的准确预测,提高了钻孔瞬变电磁法对钻孔外围岩层富水性的探测精度,该方法将在超前探测岩层富水性方面发挥重要作用。 展开更多

关键词 钻孔瞬变电磁法 全卷积神经网络(fcnn) 特征提取 岩层富水性 预测

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模糊细胞神经网络的稳定性 被引量：1

15

作者 付莉红 贾元强 樊铁钢 《信阳师范学院学报（自然科学版）》 CAS 1999年第4期390-392,共3页

本文研究了模糊细胞神经网络（ Ｆ Ｃ Ｎ Ｎ）的稳定性。

关键词 平衡点 全局稳定性 模糊神经网络 fcnn

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模糊神经网络提高光栅传感器分辨力 被引量：1

16

作者 刘清 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2003年第8期69-71,共3页

针对当前提高光栅传感器分辨力方法的一些不足,对用模糊小脑神经网络提高光栅传感器分辨力进行了研究。研究表明,通过少量样本点的学习,用神经网络拟合出光栅传感器的传输特性,对任意输入值,经神经网络泛化后,产生高分辨力的输出值,并... 针对当前提高光栅传感器分辨力方法的一些不足,对用模糊小脑神经网络提高光栅传感器分辨力进行了研究。研究表明,通过少量样本点的学习,用神经网络拟合出光栅传感器的传输特性,对任意输入值,经神经网络泛化后,产生高分辨力的输出值,并通过仿真验证了该研究的有效性。 展开更多

关键词 模糊神经网络 光栅传感器 分辨力 fcnn

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基于复合神经网络的多元水质指标预测模型 被引量：11

17

作者 王昱文 杜震洪 +2 位作者 戴震 刘仁义 张丰 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期354-362,375,共10页

长江流域在我国水资源配置体系中具有重要地位,对其进行水质预测尤为重要。基于现有研究结果,结合循环神经网络(recurrent neural network,RNN)中的门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型与全连接神经网络(fully connected neural ... 长江流域在我国水资源配置体系中具有重要地位,对其进行水质预测尤为重要。基于现有研究结果,结合循环神经网络(recurrent neural network,RNN)中的门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型与全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN),提出了改进的多元水质指标预测(MWQPP)模型,并用其预测长江流域水体的pH、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、氨氮(NH_(3)-N)。基于长江流域2011—2018年23个水质监测点7 566条原始数据,经对比实验,证明了用MWQPP模型预测得到的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R^(2))均优于传统水质预测模型,有效提升了水质预测的精度,具有较好的鲁棒性,为水质预测和流域管理提供了科学支撑。 展开更多

关键词 水质预测 人工神经网络 门控循环单元(GRU) 全连接神经网络(fcnn)

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基于深度学习的自动驾驶车辆运动规划研究 被引量：7

18

作者 王国辉 杨波 王春阳 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2020年第2期94-98,共5页

针对交通状况的复杂性和边缘情况的不确定性,很难设计一个通用的自动驾驶车辆运动规划系统,采用深度学习的方法,提出了一个时空LSTM(长短期记忆网络)的运动规划模型,它能够根据提取的时空信息产生实时处理。该模型有三个主要结构,依次完... 针对交通状况的复杂性和边缘情况的不确定性,很难设计一个通用的自动驾驶车辆运动规划系统,采用深度学习的方法,提出了一个时空LSTM(长短期记忆网络)的运动规划模型,它能够根据提取的时空信息产生实时处理。该模型有三个主要结构,依次完成,基于Conv-LSTM(卷积长短期记忆网络)提取连续图像数据的隐藏特征。然后,基于3D-CNN(3D卷积神经网络)提取多帧特征信息中的时空信息以及FCNN(全连接神经网络)构建车辆自动转向角的控制模型。最后,对提出的LSTM时空网络模型方法和经典方法在数据集上进行性能评估。实验结果表明,该方法能够为自动驾驶车辆生成实时鲁棒准确的视觉运动规划,可以达到99%的准确率。 展开更多

关键词 运动规划 LSTM CNN fcnn 自动驾驶车辆

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基于欧式距离的实例选择算法研究 被引量：1

19

作者 韩光辉 《上海第二工业大学学报》 2010年第3期188-196,共9页

近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据。这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择算法(ISCC)和基于同类和异类的迭代实例选择算法(IISDC)。两种算法分别... 近邻分类法在训练分类器时需要存储训练集中所有的数据。这种缺点会导致程序在运行时需要大量的存储空间和运行时间。提出了两种新的实例选择算法:迭代类别实例选择算法(ISCC)和基于同类和异类的迭代实例选择算法(IISDC)。两种算法分别提出分类能力评价函数来度量每个实例的分类能力,挑选分类能力强的实例,删除分类能力弱的实例。经分析得出两个算法的时间复杂度均为O(n2)。在真实数据库上的试验结果表明,ICIS和IISDC算法在压缩比、分类精度上优于FCNN、ICF、ENN等经典算法。 展开更多

关键词 实例选择 噪声 近邻法 ICIS IISDC ENN fcnn ICF

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基于模糊细胞神经网络的彩色图像形态学重构 被引量：3

20

作者 姚远 王广雄 张田文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期727-732,共6页

利用彩色图像的 Ｒ Ｇ Ｂ空间分解，在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子，并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局限．进一步地利用按分量的灰度重构，实现了彩色重构算法．最后讨论了该重构算法在... 利用彩色图像的 Ｒ Ｇ Ｂ空间分解，在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子，并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局限．进一步地利用按分量的灰度重构，实现了彩色重构算法．最后讨论了该重构算法在抑制彩色图像高频噪声中的应用．给出的仿真结果对于推广模糊细胞神经网络在彩色图像实时处理和硅眼等模拟逻辑系统中的应用有着重要的意义． 展开更多

关键词 细胞神经网络 数学形态学 图像处理

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