合肥工业大学学报（自然科学版）
閤肥工業大學學報（自然科學版）
합비공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)
2000年
5期
702-705
,共4页
图象重建%跳变%迭代%改进的Hopfield神经元网络
圖象重建%跳變%迭代%改進的Hopfield神經元網絡
도상중건%도변%질대%개진적Hopfield신경원망락
文章探讨利用人工神经元网络重建图象的方法, 并讨论经过改进的Hopfield网络的基本模型及其实现算法.研究完成了同步跳变、异步跳变和混合跳变等算法在图象重建中的实现,最后将衰减最大能量神经元准则应用于上述算法中 .实验证明收敛的迭代步骤减少,收敛精度提高.
文章探討利用人工神經元網絡重建圖象的方法, 併討論經過改進的Hopfield網絡的基本模型及其實現算法.研究完成瞭同步跳變、異步跳變和混閤跳變等算法在圖象重建中的實現,最後將衰減最大能量神經元準則應用于上述算法中 .實驗證明收斂的迭代步驟減少,收斂精度提高.
문장탐토이용인공신경원망락중건도상적방법, 병토론경과개진적Hopfield망락적기본모형급기실현산법.연구완성료동보도변、이보도변화혼합도변등산법재도상중건중적실현,최후장쇠감최대능량신경원준칙응용우상술산법중 .실험증명수렴적질대보취감소,수렴정도제고.
