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 |
|
|