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基于文化算法的PCNN自动系统的研究
引用本文:沈蔚,赵峙江,李晓刚. 基于文化算法的PCNN自动系统的研究[J]. 应用科技, 2008, 35(1): 32-35
作者姓名:沈蔚  赵峙江  李晓刚
作者单位:哈尔滨工程大学,信息与通信工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001
摘    要:脉冲耦合神经网络作为当前智能领域研究的热门课题,其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难.而文化算法作为新型的进化算法,具有对参数自动寻优的优势,为此,提出一种基于文化算法的脉冲耦合神经网络的自动系统,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与经典OTSU阈值分割法比较,验证了该方案的正确性与可行性.

关 键 词:文化算法  脉冲耦合神经网络  图像分割  大津法  文化算法  PCNN  自动  系统  研究  algorithm  cultural  based  system  automated  方案  验证  比较  阈值分割法  OTSU  结果  图像分割  优势  寻优  进化算法
文章编号:1009-671X(2008)01-0032-04
收稿时间:2007-06-25
修稿时间:2007-06-25

Research on automated PCNN system based on cultural algorithm
SHEN Wei,ZHAO Zhi-jiang,LI Xiao-gang. Research on automated PCNN system based on cultural algorithm[J]. Applied Science and Technology, 2008, 35(1): 32-35
Authors:SHEN Wei  ZHAO Zhi-jiang  LI Xiao-gang
Abstract:Although pulse coupled neural network is a sensational research subject in current study of artificial intelligence, it is still rather difficult to setup some of the parameters in practical application. But cultural algorithm, as a new evolutionary algorithm, can find the optimal parameters automatically. Therefore, an automatic system based on pulse coupled neural network of the culture algorithm is proposed and applied in image segmentation. The comparison of the segmented images with OTSU and the presented method in the paper proves the correctness and feasibility of the new system.
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