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本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP算法中引入了极大似然估计．在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且针对椒盐噪声模型构造了新的鲁棒误差函数．从而使算法本身的抗干扰性增强。实验结果表明了该算法与传统BP算法相比具有更好的滤波性能。
基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法
【摘 要】
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本文提出了一种新的基于极大似然法的椒盐噪声滤波算法。在传统BP算法中引入了极大似然估计．在训练样本时能够在考虑网络逼近行为的同时对噪声分布进行估计。而且针对椒盐噪声
【机 构】
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江南大学信息工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2006年12S期
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