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首页> 外文期刊>計測自動制御学会論文集 >Cellular neural networks and its application for abnormal detection - optimization of the cellular neural networks by designing an output function
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Cellular neural networks and its application for abnormal detection - optimization of the cellular neural networks by designing an output function

机译：蜂窝神经网络及其在蜂窝神经网络设计输出函数的异常检测应用

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It is well known that the cellular neural network (CNN) is very effective as an associative memory medium. And the saturation (output) function plays an important role in CNN, because it affects the operation, the stable equilibrium points and the performance of CNN. However, to the best of our knowledge a systematic design procedure for the output function is not available in the literature. In this paper, we present a simple, yet, effective design method for the two and three-output functions. To demonstrate the effectiveness of the output functions, we tested CNN on synthesized images. In addition, we applied CNN to recongnize Chinese characteres and diagnose liver diseases, and obtained very encouraging results.
机译：众所周知，蜂窝神经网络（CNN）作为关联记忆介质非常有效。 并且饱和（输出）函数在CNN中起重要作用，因为它影响了操作，稳定的平衡点和CNN的性能。 但是，我们知识的最佳信息，文献中不可用的输出功能的系统设计过程。 在本文中，我们为两种和三输出函数提出了一种简单但有效的设计方法。 为了证明输出函数的有效性，我们在合成图像上测试了CNN。 此外，我们申请CNN愈合了患中国特征和诊断肝病，并获得了非常令人鼓舞的结果。

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