【摘 要】
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提出了一种新的识别灰度级图像的方法,该方法基于矢量量化的基本思想,通过对图像的分割,将灰度级图像映射成神经元仅取少数几种状态(低态)的Hopfield神经网络模型。理论和模拟实验证明:这种低状态的Hopfield网络模型与传统灰度级图像识别模型相比,不仅神经元的数目较少,互连密度较低,而且网络具有较好的联想能力。
【机 构】
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浙江大学信息电子系,杭州310027
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提出了一种新的识别灰度级图像的方法,该方法基于矢量量化的基本思想,通过对图像的分割,将灰度级图像映射成神经元仅取少数几种状态(低态)的Hopfield神经网络模型。理论和模拟实验证明:这种低状态的Hopfield网络模型与传统灰度级图像识别模型相比,不仅神经元的数目较少,互连密度较低,而且网络具有较好的联想能力。
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