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PSO优化PCNN模型在图像分割中的性能分析
作者姓名:杨旭  何鸿宇  李金锁  廖源  周同驰
作者单位:1. 河南省工业物联网应用工程技术研究中心;2. 河南工业职业技术学院;3. 中原工学院
基金项目:河南省高校学校重点科研项目(20B120004);
摘    要:脉冲耦合神经网络模型参数众多,在应用时通常根据经验或实验设置。针对模型参数影响应用等问题,采用群体智能优化算法PSO优化简单脉冲耦合神经网络模型的关键参数,如耦合系数、时间衰减因子和脉冲输出的乘积系数。通过仿真实验,评价智能优化算法学习模型参数的有效性,比较分析了不同参数PCNN模型在图像分割中获得的轮廓、细节和纹理等存在差异性。

关 键 词:粒子群优化  脉冲耦合神经网络  图像分割  性能分析
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