灰度逻辑蕴含运算CNN模板的鲁棒性设计

为了解决灰度图像逻辑蕴含运算的问题,该文对一类灰度图像逻辑蕴含运算细胞神经网络(Gray-scale logic converse implication operation cellular neural network,GLCIO CNN)进行了研究。通过制定两幅灰度图像之间的逻辑蕴含运算,设计了一类GLCIO CNN。根据GLCIO CNN的局部规则,对其模板进行鲁棒性设计,提出相应的鲁棒性设计定理,并给出了科学合理的数学证明。只要细胞神经网络的模板参数满足定理中提出的参数不等式,细胞神经网络(CNN)就能够对两幅灰度图像执行逻辑蕴含运算。实验结果验证了GLCIO CNN的有效性及鲁棒性设计定理的可行性。