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在时延脉冲耦合神经网络(DPCNN-Delay Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了mDPC-NN(modified DPCNN)模型.mDPCNN能方便地用于有向网的最大代价路径和最小代价路径的求解,并将其成功地运用其于求解AOE-网(Activity On Edge)有关问题.该方法通过快速并行计算,一次正向计算即可求解AOE-网大部分问题,与传统方法相比体现了较好的优势. 相似文献
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基于双层PCNN的多级灰度图像增强 总被引：1，自引：0，他引：1
在脉冲耦合神经网络(Plus Coupled Neural Network)模型基础上,提出了DLPCNN(Double Level PC-NN)模型.DLPCNN模型能有效地对多灰度级图像进行增强.该方法通过快速并行计算,分层处理、动态步长调整实现对多灰度级图像处理,与传统方法相比体现了较好的优势. 相似文献
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