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Anti-windup compensation design for a class of distributed time-delayed cellular neural networks 被引量:1
1
作者 HE Hanlin ZHAMiao BIAN Shaofeng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2019年第6期1212-1223,共12页
Both time-delays and anti-windup(AW)problems are conventional problems in system design,which are scarcely discussed in cellular neural networks(CNNs).This paper discusses stabilization for a class of distributed time... Both time-delays and anti-windup(AW)problems are conventional problems in system design,which are scarcely discussed in cellular neural networks(CNNs).This paper discusses stabilization for a class of distributed time-delayed CNNs with input saturation.Based on the Lyapunov theory and the Schur complement principle,a bilinear matrix inequality(BMI)criterion is designed to stabilize the system with input saturation.By matrix congruent transformation,the BMI control criterion can be changed into linear matrix inequality(LMI)criterion,then it can be easily solved by the computer.It is a one-step AW strategy that the feedback compensator and the AW compensator can be determined simultaneously.The attraction domain and its optimization are also discussed.The structure of CNNs with both constant timedelays and distribute time-delays is more general.This method is simple and systematic,allowing dealing with a large class of such systems whose excitation satisfies the Lipschitz condition.The simulation results verify the effectiveness and feasibility of the proposed method. 展开更多
关键词 anti-windup(AW) cellular neural networks(cnns) Lyapunov theory linear matrix inequality(LMI) attraction domain.
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基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法 被引量:19
2
作者 刘万军 姜庆玲 张闯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期1503-1512,共10页
针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题,提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detec tion,LPLCCED).首先利用细胞神经网络(Cell neural network,CNN)模型导出一种与车牌颜色... 针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题,提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detec tion,LPLCCED).首先利用细胞神经网络(Cell neural network,CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法,将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中,本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围.接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法,最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证.该流程的各个环节都可以通过硬件实现,为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据. 展开更多
关键词 车牌定位 彩色边缘检测 细胞神经网络 边缘滤波 人类视觉系统
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一种用于扩频通信系统的CNN多值随机码的研究 被引量:5
3
作者 汪海明 郭仕德 +2 位作者 赵建业 沈士洪 余道衡 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期931-937,共7页
该文结合细胞神经网络(CNN)和扩频通信系统(SSS)的特点,利用三细胞CNN混沌产生了用于扩频通信系统的多值随机码,文中给出了码的生成方法并分析了它的性能,仿真结果表明这种码性能优越,能够很好地用于扩频通信系统。
关键词 扩频通信 cnn 多值随机码 细胞神经网络 混沌多值序列
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基于CNN和DES的图像保密通信系统设计方案 被引量:8
4
作者 向菲 肖慧娟 丘水生 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期31-35,共5页
为了解决混沌加密系统密钥空间设计上的不足以及数据加密标准(DES)加密算法易被攻击的问题,将细胞神经网络与DES加密算法相结合,提出一种混合加密通信方案.该方案利用细胞神经网络产生混沌信号,将其经过取整、取模、平方、开方、增益、... 为了解决混沌加密系统密钥空间设计上的不足以及数据加密标准(DES)加密算法易被攻击的问题,将细胞神经网络与DES加密算法相结合,提出一种混合加密通信方案.该方案利用细胞神经网络产生混沌信号,将其经过取整、取模、平方、开方、增益、偏移等运算处理后,用得到的新的混沌伪随机序列将图像加密,然后利用DES算法进行再加密.文中还讨论了系统的实现方法.仿真结果表明,采用此混合加密方案进行加解密均可取得较好的效果,解密结果对细胞神经网络初值和DES密钥高度敏感,安全性能有所提高. 展开更多
关键词 图像 保密通信 细胞神经网络 混沌信号 图像加密 数据加密标准
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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
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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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参数未知CNN系统的改进混沌同步方法 被引量:2
6
作者 任广辉 赵雅琴 +2 位作者 王凤 于珏 林茂六 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1668-1673,共6页
在系统参数未知的情况下,研究了2个相同细胞神经网络混沌系统的同步问题.首先对实时性强、动力学特征复杂的三阶细胞神经网络(cellular neural network,CNN)产生的混沌特性展开研究,然后采用自适应控制策略,将自适应技术、主动控制方法... 在系统参数未知的情况下,研究了2个相同细胞神经网络混沌系统的同步问题.首先对实时性强、动力学特征复杂的三阶细胞神经网络(cellular neural network,CNN)产生的混沌特性展开研究,然后采用自适应控制策略,将自适应技术、主动控制方法、单向反馈方法应用到细胞神经网络混沌系统的同步控制中,并借助李雅普诺夫稳定性理论,提出了一种新的自适应混沌同步方法.理论分析与仿真结果证明,利用该方法能够实现系统参数未知及不同初始条件的细胞神经网络混沌系统的同步,而且和传统方法相比,同步时间明显缩短,同步误差显著减小即混沌同步性能得到了改善. 展开更多
关键词 细胞神经网络 混沌同步 自适应 主动控制 李雅普诺夫
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基于五阶CNN的图像边检测算法研究 被引量:5
7
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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基于CNN和小波变换的数字水印技术 被引量:3
8
作者 雷国伟 舒强 游荣义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2473-2474,共2页
本文采用5涡卷CNN混沌电路方程产生混沌信号,编码后再转换成二维的混沌二值图像,并以此作为密钥对水印图置乱,再嵌入到宿主图的小波系数中去,通过实验结果还分析了这种方法的信噪比和相关度。
关键词 cnn(细胞神经网络) 小波 数字水印
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基于CNN的康普顿背散射图像中违禁品分割方法 被引量:4
9
作者 王怀颖 杨立瑞 章毓晋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期549-554,共6页
康普顿背散射(CBS)技术是一项较新的射线安检技术,可以提高复杂背景下安检设备对爆炸物等有机违禁品的探测力度,这其中一个重要环节就是图像中违禁品的分割问题.本文提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的CBS图像滤波及分割方法,在此基础... 康普顿背散射(CBS)技术是一项较新的射线安检技术,可以提高复杂背景下安检设备对爆炸物等有机违禁品的探测力度,这其中一个重要环节就是图像中违禁品的分割问题.本文提出了一种基于细胞神经网络(CNN)的CBS图像滤波及分割方法,在此基础上又提出了一种基于CNN和数学形态学的孤立点滤除方法,并对这两种方法进行了详细分析,给出了实例的仿真结果,验证了方法的有效性.本文提出的方法为并行处理算法,易于大规模集成电路(VLSI)实现,满足安检设备对CBS图像处理的实时性要求. 展开更多
关键词 细胞神经网络(cnn) 康普顿背散射(CBS) 图像分割
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基于CNN的分块自适应彩色图像边缘检测的研究 被引量:3
10
作者 姜庆玲 刘万军 张闯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第3期1131-1134,共4页
利用细胞神经网络(CNN)模型对彩色图像边缘检测时,首先要解决彩色空间的选择以及颜色距离的计算问题,其次网络参数的选择也是一个重要问题。为了达到在确保边缘检测准确的同时有效抑制噪声的目的,对整幅图像进行分块自适应检测,采用熵... 利用细胞神经网络(CNN)模型对彩色图像边缘检测时,首先要解决彩色空间的选择以及颜色距离的计算问题,其次网络参数的选择也是一个重要问题。为了达到在确保边缘检测准确的同时有效抑制噪声的目的,对整幅图像进行分块自适应检测,采用熵来度量图像的各个子区域的不同性质,然后根据该区域的性质选择一组合适的网络参数,对提取该区域图像边缘的CNN模板进行了理论分析和鲁棒性研究,提出一个设计符合相应功能要求的CNN鲁棒性定理,它为设计相应的CNN模板参数提供了解析判据。仿真实验表明,该算法具有较好的健壮性。 展开更多
关键词 细胞神经网络 边缘检测 人类视觉系统 鲁棒性
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CNN的全局渐近稳定性分析与改进 被引量:1
11
作者 王曦 欧阳城添 +1 位作者 张小红 朱艳平 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第4期96-99,共4页
研究一类通用细胞神经网络的稳定性问题。采用Lipschitiz连续性条件证明了系统平衡点的存在性,利用Lyapunov函数稳定性分析方法结合不等式分析,给出系统平衡点唯一和全局渐近稳定的充分条件,该条件推广并改进了已有结论,具有更好的通用... 研究一类通用细胞神经网络的稳定性问题。采用Lipschitiz连续性条件证明了系统平衡点的存在性,利用Lyapunov函数稳定性分析方法结合不等式分析,给出系统平衡点唯一和全局渐近稳定的充分条件,该条件推广并改进了已有结论,具有更好的通用性,经实验仿真是可行的。 展开更多
关键词 细胞神经网络 稳定性 LYAPUNOV 平衡点
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基于二次型的CNN全局渐近稳定性研究 被引量:2
12
作者 张小红 李德音 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期262-265,276,共5页
细胞神经网络稳定性目前已经在图像处理、视频通信和最优控制等领域得到了一定的应用,因此进行稳定性的研究具有重要的意义,如何选择合理的参数模板是研究稳定性的关键问题。运用Lyapunov第二方法对细胞神经网络的全局渐近稳定性进行分... 细胞神经网络稳定性目前已经在图像处理、视频通信和最优控制等领域得到了一定的应用,因此进行稳定性的研究具有重要的意义,如何选择合理的参数模板是研究稳定性的关键问题。运用Lyapunov第二方法对细胞神经网络的全局渐近稳定性进行分析,通过构造出一个较好的Lyapunov函数来得到判定系统全局渐近稳定的一组新的充分条件。该条件改进了已有的结论,进一步推导和完善了系统全局渐近稳定平衡点为原点时的充分条件,经过数值仿真实验验证了其有效性和可行性。 展开更多
关键词 细胞神经网络 全局渐近稳定 LYAPUNOV函数 二次型矩阵
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基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
13
作者 贾克斌 吴岳珩 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第5期539-551,共13页
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。... 针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。 展开更多
关键词 三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks cnn) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流
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异结构CNN混沌系统同步及其在保密通信中的应用 被引量:2
14
作者 张小红 李德音 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第7期46-52,共7页
传统的信号加密方法由于密钥少而极易受到攻击被破坏,混沌系统的良好伪随机性及丰富的系统参数弥补了传统加密的不足,而时滞混沌系统的复杂动力学空间特性使其非常适用于信号加密,利用时滞混沌系统的同步控制可实现理想的保密通信。细... 传统的信号加密方法由于密钥少而极易受到攻击被破坏,混沌系统的良好伪随机性及丰富的系统参数弥补了传统加密的不足,而时滞混沌系统的复杂动力学空间特性使其非常适用于信号加密,利用时滞混沌系统的同步控制可实现理想的保密通信。细胞神经网络比普通的混沌系统具有更复杂的系统结构和更高的系统维数,采用具有不同结构的细胞神经网络混沌系统分别作为同步系统的驱动和响应,通过求得驱动与响应之间的误差系统并将它代入一个合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,对该泛函进行稳定性分析,设计出一个有效的同步控制器。数值仿真实验验证了其有效性,利用该同步系统进行信号与数字图像保密通信,获得了较理想的加解密效果。 展开更多
关键词 异结构 细胞神经网络 Lyapunov—Krasovskii泛函 混沌同步 保密通信
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时滞无关的CNN稳定性分析及保密通信应用 被引量:1
15
作者 张小红 李德音 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第1期168-174,共7页
针对存在延时情况下的细胞神经网络系统稳定性判定问题,构造新型Lyapunov-Krasovskii泛函并结合Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式,得到用于判定时滞细胞神经网络具有唯一平衡点和全局渐近稳定性的一组充分条件。数值仿真实验结果证明... 针对存在延时情况下的细胞神经网络系统稳定性判定问题,构造新型Lyapunov-Krasovskii泛函并结合Lyapunov稳定性理论及线性矩阵不等式,得到用于判定时滞细胞神经网络具有唯一平衡点和全局渐近稳定性的一组充分条件。数值仿真实验结果证明,该判定条件具有较好的可验证性和可实现性,且与时滞无关,适用于保密通信。 展开更多
关键词 细胞神经网络 全局渐近稳定性 时滞无关 LYAPUNOV-KRASOVSKII泛函 线性矩阵不等式 保密通信
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一类CNN细胞神经网络的稳定性 被引量:2
16
作者 贺勤斌 《科学技术与工程》 2008年第14期3765-3769,共5页
考虑CNN细胞神经网络方程的相应映射方程,利用矩阵谱半径性质及范数方法,得到了关于一类CNN细胞神经网络平衡点的全局渐近稳定的条件和结论。同时,给出了几个应用例子。
关键词 细胞神经网络(cnn) cnn基因模板 全局渐近稳定
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图像差异比较与CNN基因联络模板设计 被引量:1
17
作者 贺勤斌 《科学技术与工程》 2007年第4期507-510,共4页
通过设计细胞神经网络(CNN)基因联络模板,讨论对两幅图像的差异比较。提出利用细胞神经网络(CNN)可以高速、有效、直观地实现两幅图像的差异比较。同时,给出一个实例,说明所设计的这类细胞神经网络(CNN)基因在图像差异比较处理上的一个... 通过设计细胞神经网络(CNN)基因联络模板,讨论对两幅图像的差异比较。提出利用细胞神经网络(CNN)可以高速、有效、直观地实现两幅图像的差异比较。同时,给出一个实例,说明所设计的这类细胞神经网络(CNN)基因在图像差异比较处理上的一个应用。 展开更多
关键词 细胞神经网络(cnn) cnn基因模板 图像差异比较
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一种基于混沌Chebyshev与CNN交错映射的图像加密技术
18
作者 余妹兰 叶群 +1 位作者 张思扬 王利元 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期52-56,共5页
提出了一种将细胞神经网络和Chebyshev映射相结合所产生的伪随机序列,分析和仿真了此序列的伪随机性能,再将这种伪随机序列应用到图像加密的过程中。在位置置乱的基础上再进行像素置乱,充分地打乱了图像的像素相关性,大大地提高了图像... 提出了一种将细胞神经网络和Chebyshev映射相结合所产生的伪随机序列,分析和仿真了此序列的伪随机性能,再将这种伪随机序列应用到图像加密的过程中。在位置置乱的基础上再进行像素置乱,充分地打乱了图像的像素相关性,大大地提高了图像的安全性。仿真结果表明,该算法可以达到较好的加密效果,并且具有较强的抗攻击性能。 展开更多
关键词 细胞神经网络 混沌 图像加密 CHEBYSHEV映射
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基于CNN同心邻域极值的多车道智能交通系统图像多车牌区域的边缘检测
19
作者 谢康 杨义先 +2 位作者 张玲 杜晓峰 辛阳 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1029-1036,共8页
针对现有智能交通系统(ITS)多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题,在研究细胞神经网络(CNN)理论的基础上,提出了一种基于CNN同心邻域极值(CNE)的ITS图像多车牌区域边缘检测算法,简称CNECNN算法。该算法只需计算CNN中同心邻域... 针对现有智能交通系统(ITS)多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题,在研究细胞神经网络(CNN)理论的基础上,提出了一种基于CNN同心邻域极值(CNE)的ITS图像多车牌区域边缘检测算法,简称CNECNN算法。该算法只需计算CNN中同心邻域内极大值与极小值函数差的二阶微分零交叉点,即可获得图像的边缘。此外,该算法利用CNN稳态能量函数惩罚约束机制优化粒子群适应度函数,在解空间中搜索参数全局最优解以获得CNN邻域极值模板参数。该算法为并行算法,具有运算量小,易于大规模集成电路实现,能够克服早熟收敛等优点。实验结果表明,与传统边缘检测算子和CNN通用机(CNNUM)固定模板参数算法相比,该算法漏检度降低了12.9%。 展开更多
关键词 多车牌 边缘检测 细胞神经网络(cnn) 同心邻域极值(CNE) 粒子群优化 (PSO)
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异号权重模板CNN的似细化特性及其应用
20
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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