基于改进Paik型Hopfield网络的图像复原

来源 :应用科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ghca123

【摘要】

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针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则，在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化，并依据“由粗至精”的思想和相邻精度层能

【作者】

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韩玉兵吴乐南

【机构】

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东南大学无线电工程系

【出处】

：

应用科学学报

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

：

HOPFIELD网络图像复原 PAI K型能量变化状态变化并行算法无限逼近仿真实验迭代算法收敛速度神经元收敛性极小点精度 image r

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针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则，在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化，并依据“由粗至精”的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法．仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点，大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度．

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