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《兰州大学》 2006年
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脉冲耦合神经网络模型参数自动标定算法研究

齐春亮  
【摘要】:人工神经网络在一定程度上模仿了生物神经系统的智慧和功能,在图像处理和人工智能领域有着极其重要的地位。而脉冲耦合神经网络作为新型神经网络模型,自从90年代被Johnson提出以来,一直是国内外众多学者的研究热点。由于脉冲耦合神经网络是对猫的大脑视觉皮层进行研究而发展起来的,与传统神经网络相比有其独特特性:神经元之间的乘积耦合和动态脉冲发放特性,这些特性使其在图像处理领域得到了非常广泛的应用。 但是在模型中众多参数的设定限制了其进一步的应用,所以在很多文献中,均采用了简化的模型。在简化模型中,虽然参数数量大为减少,可是关键参数仍然根据具体应用通过试验来手工设定或者使用经验值,在一定程度上影响了试验结果的精度,给后续的工作造成了一定的障碍。 到目前为止,无人对脉冲耦合神经网络的模型参数设置进行全面和系统的研究。针对上述情况,本文提出了两种算法来对脉冲耦合神经网络模型参数进行自动设置。一是利用遗传算法对参数的自动全局寻优能力,将遗传算法和脉冲耦合神经网络模型进行结合,来完成脉冲耦合神经网络网络参数的自动设置,在此基础上研制了脉冲耦合神经网络自动系统,通过对图像分割进行了自动系统的性能检验。第二种方法是根据LMS准则,采用梯度下降法来对模型的参数进行自动搜索,逐步缩小期望输出和实际输出的误差,从而在训练结束时候得到参数准最优值,建立了一阶自适应脉冲耦合神经网络。该系统对于给定的期望输出和实际输入,能够自动调节参数数值使实际输出接近期望输出。 试验结果验证了文中提出的两种算法和相应系统的可信性和正确性,为脉冲耦合神经网络模型的后续研究奠定了良好的基础。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP183

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