计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2010年
5期
1994-1997
,共4页
闵玉堂%胡海%王芙蓉%陈田
閔玉堂%鬍海%王芙蓉%陳田
민옥당%호해%왕부용%진전
图像分割%振荡神经网络%衍射检测%耦合势能
圖像分割%振盪神經網絡%衍射檢測%耦閤勢能
도상분할%진탕신경망락%연사검측%우합세능
分析了动态耦合振荡神经网络(DCNON)的数学模型和工作原理,以及在图像分割应用中的不足;根据振荡神经网络的动力学特点,借鉴机械波传播模型,提出一种基于耦合势能衍射检测的改进DCNON图像分割算法,通过改进动态耦合振荡神经网络框架和改善算法结构来提高DCNON的运算效率.通过MATLAB对改进DCNON算法的仿真,对比原始分割算法,验证了改进算法有效地压缩了运算时间.
分析瞭動態耦閤振盪神經網絡(DCNON)的數學模型和工作原理,以及在圖像分割應用中的不足;根據振盪神經網絡的動力學特點,藉鑒機械波傳播模型,提齣一種基于耦閤勢能衍射檢測的改進DCNON圖像分割算法,通過改進動態耦閤振盪神經網絡框架和改善算法結構來提高DCNON的運算效率.通過MATLAB對改進DCNON算法的倣真,對比原始分割算法,驗證瞭改進算法有效地壓縮瞭運算時間.
분석료동태우합진탕신경망락(DCNON)적수학모형화공작원리,이급재도상분할응용중적불족;근거진탕신경망락적동역학특점,차감궤계파전파모형,제출일충기우우합세능연사검측적개진DCNON도상분할산법,통과개진동태우합진탕신경망락광가화개선산법결구래제고DCNON적운산효솔.통과MATLAB대개진DCNON산법적방진,대비원시분할산법,험증료개진산법유효지압축료운산시간.
