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在输入模式无噪声的情况下,形态学异联想记忆不能够保证完全回忆记忆,针对这个瑕疵,提出了一种新的思路和方法——分组划分.该方法将原有输入模式对进行分组,逐一对分组后的模式对集合进行形态学操作计算,由局部到整体,进而实现形态学异联想记忆的完全回忆记忆. 相似文献
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针对离焦模糊图像高斯核难以快速精确估计的问题,提出了局部熵和参数校正相结合的辨识算法.该算法首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像阶跃边缘模糊区域,然后对此区域进行两次人为离焦模糊,根据梯度比估算高斯模糊核,在计算中提出参数校正的方法减少了量化误差,实验结果表明该算法在模糊核较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,并提高了高斯模糊核的识别精度和识别效率,为模糊图像复原提供了较为精确的退化函数. 相似文献
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安全问题是移动Agent技术应用到分布计算环境中的关键问题,在分析了现有安全策略的基础上,提出了一种基于可信任第三方的移动Agent整体安全设计方案,为解决移动Agent的安全问题提供了一种新方法. 相似文献
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形态学联想记忆在图像联想识别上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
形态学神经网络是一类新颖的人工神经网络,但人们对它的研究,尤其是对于形态学异联想记忆的研究和应用,仍很不够.给出了形态学异联想记忆理论应用于图像的联想识别上的一般方法和步骤,并通过一个字符图像联想识别的实例,叙述了其应用原理与过程,对于推进形态学异联想记忆的应用研究将带来有益的参考. 相似文献
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内隐学习的研究关系到人类潜能开发的根本问题,是认知心理学研究的热点和难点.传统人工神经网络能够成功地模拟内隐学习,但模拟过程存在许多弊端,模拟效率也非常低.针对这些问题,采用形态学联想记忆网络(MAM)去解决.MAM不仅能够实现内隐学习的模拟,而且可以克服传统人工神经网络在模拟内隐学习时的各种缺陷,实验表明了该方法的有效性. 相似文献
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