基于细胞神经网络的从阴影恢复形状的新方法

王怀颖; 于盛林; 冯强

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基于细胞神经网络的从阴影恢复形状的新方法

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细胞神经网络(CNN)是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路,它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算,并且非常适用于超大规模集成电路(VLSI)的实现.本文针对从阴影恢复形状(SFS)问题,提出了一种基于硬件退火CNN的能量函数优化方法,并对该方法进行了详细分析,给出了实例的仿真结果,验证了该方法的有效性.该方法为并行处理算法,具有运算量小、易于大规模VLSI集成实现,且能够克服局部极小等优点,可以使SFS问题得到实时的处理.

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来源
《电子学报》 |2006年第11期|2120-2124|共5页
作者
王怀颖; 于盛林; 冯强;
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作者单位

南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,210016;

南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,210016;

南京航空航天大学自动化学院,江苏南京,210016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
细胞神经网络(CNN); 从阴影恢复形状(SFS); 优化;

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