一种差分进化算法优化小波神经网络及其在弱信号检测中的应用 被引量：10

1

作者 李目 何怡刚 +1 位作者 周少武 刘祖润 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第3期29-31,39,共4页

在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精... 在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明,与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比,该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度,能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。 展开更多

关键词 小生境 自适应 差分进化算法 小波神经网络 弱信号 检测

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概率神经网络与差异演化在胶囊内窥图像出血识别中的应用 被引量：5

2

作者 潘国兵 颜国正 +1 位作者 张明卿 邱祥玲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1429-1435,共7页

为了解决在大量的胶囊内窥图像中寻找出血或相关病理特征这一难题,提出了一种智能自动识别胶囊内窥图像出血的方法。首先分析了胶囊内窥图像出血的颜色特征分布,然后利用差异演化算法(DE)对概率神经网络(PNN)进行了改进,使每个神经元传... 为了解决在大量的胶囊内窥图像中寻找出血或相关病理特征这一难题,提出了一种智能自动识别胶囊内窥图像出血的方法。首先分析了胶囊内窥图像出血的颜色特征分布,然后利用差异演化算法(DE)对概率神经网络(PNN)进行了改进,使每个神经元传递函数具有不同的平滑参数。在此基础上提出了一种胶囊内窥图像出血智能识别的方法,并通过软件编程实现了该方法。实验结果表明,该软件能正确地识别出内窥图像中的出血区域并清晰地标示,用该方法测得的出血检测灵敏度和特异度分别为94%和87%,节省了图像识别时间,基本实现了胶囊内窥图像出血智能识别,可代替临床医生应用于胶囊内窥图像的初步检测。 展开更多

关键词 胶囊内窥镜 出血检测 概率神经网络 差异演化算法

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基于参数自适应CNN的灰度图像边缘检测 被引量：3

3

作者 张莹 王太勇 +1 位作者 黄国龙 冷永刚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期160-162,共3页

边缘是图像的重要特征。在应用细胞神经网络提取图像边缘时,网络的稳定性和参数的选择是关键。文中推导了细胞神经网络的稳定条件,并提出了网络参数的自适应设计思路。基于Matlab7.0平台,通过编写仿真程序,检测灰度图像边缘,得到良好效... 边缘是图像的重要特征。在应用细胞神经网络提取图像边缘时,网络的稳定性和参数的选择是关键。文中推导了细胞神经网络的稳定条件,并提出了网络参数的自适应设计思路。基于Matlab7.0平台,通过编写仿真程序,检测灰度图像边缘,得到良好效果。实验证明,该法还能有效抑制噪声的干扰。 展开更多

关键词 边缘检测 细胞神经网络 稳定性 模板参数 自适应

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基于五阶CNN的图像边检测算法研究 被引量：5

4

作者 李国东 王雪 赵国敏 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第3期15-21,共7页

边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程... 边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是图像分析中非常重要的步骤,而细胞神经网络是边缘检测中很有效的一种方法.作者基于细胞神经网络(cellular neural network,简称CNN),研究了5阶CNN模板对图像边缘检测的过程,阐述了算法实现过程中的关键步骤,并且证明了算法的稳定性.对图像分别采用基于5阶、3阶CNN算法和经典算子(Prewit、Canny、Sobel等)进行边缘提取,定性分析比较了几类算法在性能上的优劣,定量比较了检测结果的准确性.实验结果表明,基于5阶CNN模板算法的边缘检测结果更加显著,且在硬件实现上能够高速并行计算,实现图像实时处理. 展开更多

关键词 CNN 边缘检测 5阶模板 品质因子P

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改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测 被引量：10

5

作者 陈超 曹晓梅 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第4期310-316,324,共8页

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进... 为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。 展开更多

关键词 BP神经网络 差分进化算法 模拟退火算法 全局寻优 入侵检测

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一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法 被引量：1

6

作者 徐国保 洪丽兰 +2 位作者 郝彦爽 尹怡欣 沈玉利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第11期3504-3506,共3页

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传... 针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。 展开更多

关键词 细胞神经网 遥感图像 边缘提取 模板

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基于细胞神经网络鲁棒性的彩色图像边缘检测 被引量：5

7

作者 姜庆玲 《图学学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期22-30,共9页

根据细胞神经网络(CNN)数学模型,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。新方法继承了CNN的优点,解决了CNN现有算法不能直接检测彩色图像边缘的问题。该方法充分利用图像中的颜色信息,通过欧几里得距离度量像素之间的差异,使CNN方程可以在... 根据细胞神经网络(CNN)数学模型,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。新方法继承了CNN的优点,解决了CNN现有算法不能直接检测彩色图像边缘的问题。该方法充分利用图像中的颜色信息,通过欧几里得距离度量像素之间的差异,使CNN方程可以在RGB彩色空间中进行运算。对CNN模板进行理论分析和鲁棒性研究,提出一个实现彩色图像边缘检测功能要求的CNN鲁棒性定理,为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。实验结果表明,该方法可以对彩色图像进行有效的边缘提取,定量评价验证了CNN边缘检测定位准确的优点。 展开更多

关键词 边缘检测 细胞神经网络(CNN) 鲁棒性 模板设计

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基于细胞神经网络的图像边缘检测研究 被引量：1

8

作者 马金发 《科学技术与工程》 2009年第12期3543-3545,共3页

提出一种数字图像边缘检测算法,采用差分进化算法优化细胞神经网络,通过简单的训练图像对细胞神经网络的模板参数进行适应性调整,得到边缘检测算子,采用该算子提取图像的边缘。实验结果验证了算法的有效性,该算法能够获得较好的图像边缘。

关键词 边缘检测 神经网络 模板 微分进化

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异号权重模板CNN的似细化特性及其应用

9

作者 王俊生 甘强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期39-43,共5页

本文发现并以定理的形式证明了具有异号权重模板的细胞神经网络（ＣＮＮ）系统在非均匀增益分段线性输出函数下的似细化稳态特性．利用这似细化特性设计了一多层带有局部逻辑单元的ＣＮＮ网络实现图像细化．还设计了另一并行ＣＮＮ网络... 本文发现并以定理的形式证明了具有异号权重模板的细胞神经网络（ＣＮＮ）系统在非均匀增益分段线性输出函数下的似细化稳态特性．利用这似细化特性设计了一多层带有局部逻辑单元的ＣＮＮ网络实现图像细化．还设计了另一并行ＣＮＮ网络实现图像边缘检测．文中给出了模拟实验结果． 展开更多

关键词 细胞神经网络 异号权重模板 图像细化 图像边缘检测

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多个邻域CNN融合粒子群算法的边缘检测 被引量：1

10

作者 王红红 黄永东 江巧永 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3501-3505,共5页

受Bastürk算法思想的启发,考虑多个邻域元素的影响,并采用完全稳定的细胞神经网络克隆模板设计方法,把1邻域扩展到2邻域和3邻域,将粒子群优化算法应用于模板学习。仿真实验表明,本算法不仅比经典的边缘检测算法更具优越性,而且比... 受Bastürk算法思想的启发,考虑多个邻域元素的影响,并采用完全稳定的细胞神经网络克隆模板设计方法,把1邻域扩展到2邻域和3邻域,将粒子群优化算法应用于模板学习。仿真实验表明,本算法不仅比经典的边缘检测算法更具优越性,而且比基于遗传算法和克隆选择算法的边缘检测效果更为有效,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 细胞神经网络 克隆模板 粒子群 多邻域 边缘检测

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基于区域统计和BP神经网络的车牌识别 被引量：15

11

作者 盛兆亮 高军伟 《电子测量技术》 2019年第8期78-82,共5页

为从车牌图像中获得车牌的字符信息,需要对字符识别系统进行研究。车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正与分割和车牌字符识别4个环节。针对前3个环节,完成了图像中值滤波、Sobel算子边缘检测、数学形态学处理、Otsu二值化和... 为从车牌图像中获得车牌的字符信息,需要对字符识别系统进行研究。车牌识别过程分为图像预处理、车牌定位、车牌校正与分割和车牌字符识别4个环节。针对前3个环节,完成了图像中值滤波、Sobel算子边缘检测、数学形态学处理、Otsu二值化和Hough变换校正等工作,获得了单一标准字符图像。在车牌字符识别环节中,首先根据汉字位置,利用模板匹配算法对汉字进行识别,对于数字、字母字符,将字符图像分割,通过统计图像各部分的连通区域数以获得字符形态特征,据此设计并训练BP神经网络识别字符。最终获得能完成图像中的车牌字符识别的系统。 展开更多

关键词 智能交通系统 车牌字符识别 模板匹配算法 BP神经网络 连通区域统计 Sobel边缘检测算子

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智能无人机轨迹与任务卸载联合优化 被引量：7

12

作者 张梦琳 江沸菠 +1 位作者 董莉 高颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期38-46,共9页

移动边缘计算(MEC)是云计算技术在边缘基础设施之上的应用拓展。考虑一个高能效的无人机移动边缘计算系统,通过联合优化无人机的运动轨迹、任务卸载策略和计算资源分配来最小化系统的能耗。为解决以上问题,提出一种双层优化方法,在上层... 移动边缘计算(MEC)是云计算技术在边缘基础设施之上的应用拓展。考虑一个高能效的无人机移动边缘计算系统,通过联合优化无人机的运动轨迹、任务卸载策略和计算资源分配来最小化系统的能耗。为解决以上问题,提出一种双层优化方法,在上层用基于无监督学习的信道增益-自组织特征映射网络(h-SOM)对用户进行实时聚类,该聚类是以信道增益作为判断类别的指标并得到无人机的最佳部署位置;在下层根据无人机的部署,将计算卸载和计算资源分配问题转化为混合整数非线性规划问题(MINLP),并采用带有精英初始策略和自适应双变异策略的改进差分进化算法(IDE)进行迭代求解,精英初始策略可以根据h-SOM的聚类结果提供优秀的初始解,自适应双变异策略能够提高算法的全局搜索能力并促进算法收敛,从而获得更好的任务卸载决策。通过仿真实验验证了所提方法的有效性,并与传统算法进行了比较,其优化效果显著,为MEC系统的联合优化提供了一种新思路。 展开更多

关键词 移动边缘计算 h-SOM神经网络 改进差分进化(IDE)算法 双变异策略

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一种基于CNN的运动对象分割算法

13

作者 蒋鹏 陈松 《科学技术与工程》 2011年第32期7944-7947,共4页

提出一种基于细胞神经网络的运动对象分割算法。通过引进除噪模板和改进边缘检测模板,去除了图像采集和处理过程中的噪声影响,得到比较满意的图像边缘信息。实验结果验证了算法的有效性,而且处理速度与图像大小无关,能够实现图像实时处理。

关键词 细胞神经网络 除噪模板 边缘检测模板 运动对象

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