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基于任意给定训练集的离散型Hopfield网学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一个离散型Hopfield网联想记忆学习算法,该算法增加了训练样本的维数,因而能存储任意给定的训练模式集.实验结果也证明了该方法的有效性. 相似文献
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1.引言 优化大体上分为两个阶段,即信息收集和程序优化。前者主要包括各种数据表的建立,控制流分析及数据流分析。后者则指在程序中进行的各种优化技术。 1.1.信息收集 在控制流分析和数据流分析中,首先要将程序化为基本块.块内的数据流分析称局 相似文献
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图像融合是将多幅图像中有用或互补信息整合成一幅图像的过程。本文提出了一种基于引导滤波多尺度分解的红外和可见光图像融合算法。在传统的引导滤波图像融合算法的基础之上,利用双引导滤波器代替均值滤波器将源图像分解为小尺度纹理细节、大尺度边缘和基础图像;直接利用纹理细节及边缘层图像构建显著性映射图,用其代替额外的特征提取操作,可很好地突出源图像显著性信息的同时大大降低算法复杂度;利用显著性映射图、Sigmoid函数构造权重图,将源图像中具有视觉意义的信息注入到融合图像中;利用色彩模型转换融合方式,可更好保留图像的色彩信息。定性和定量实验结果证明,相比于传统的基于引导滤波的图像融合算法,本文算法的融合效果得到进一步提升。 相似文献
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