| 非监督图象分割的神经网络方法的研究 |
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| 引用本文： | 刘健勤,郑南宁.非监督图象分割的神经网络方法的研究[J].西安交通大学学报,1993,27(3):91-98. |
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| 作者姓名： | 刘健勤 郑南宁 |
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| 作者单位： | 西安交通大学人工智能与机器人研究所
(刘健勤)，西安交通大学人工智能与机器人研究所(郑南宁) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，西安交大青年科学基金资助 |
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| 摘 要： | 本文提出了一种新的神经网络模型UMAN,以实现非监督的图象分割。该神经网络采用广义信息熵作为描述系统稳定和收敛的定量判据,克服了广义能量函数的缺陷;改进的Kohonen非线性映射结构,既突出了分类信息又减少了信息冗余;网络内部层和结点数由系统内部动态地确定,不需人工干预和先验知识;非监督自学习功能反映了低层次视觉信息处理的特点,可处理一般的图象,具有较强的适应性.实验结果表明该模型及算法是有效和实用的,具有一定的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 图象分割 人工智能 神经网络 |
A NEURAL NETWORK APPROACH TO UNSUPERVISED IMAGE SEGMENTATION |
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| Liu Jianqin Zheng Nanning.A NEURAL NETWORK APPROACH TO UNSUPERVISED IMAGE SEGMENTATION[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,1993,27(3):91-98. |
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| Authors: | Liu Jianqin Zheng Nanning |
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| Institution: | Institute of Artificial Intelligence and Robotics |
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| Keywords: | neutral network image segmentation artificial intelligence |
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