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由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性,很难准确地建立图象退化过程的数学模型,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难,为了解决这一问题,提出了一种基于CMC的图象恢复算法,该方法利用CMAC神经网络的非线性映射和综合能力,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象。仿真结果表明,用CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象,并且神经网络模型与学习方法十分简单,便于实时图象恢复。 相似文献
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随着Internet的迅速发展,使用TCP/IP协议的组网技术在世界范围内的普遍推广,Internet网络已经延伸到世界的各个角落,因此众多企业纷纷用TCP/IP技术组建自己的内部网。但是,许多企业只是简单地通过使用一个防火墙同Internet连接的方式来组建企业内部网。采用这种做法的内部网在组网方式、域名和IP地址分配上使用很不方便,为解决这一问题,虚拟专用网(Virtual Private Networks,以下简称VPN)技术应运而生。 相似文献