摘要: 针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度.
中图分类号:
韩玉兵, 吴乐南. 基于改进Paik型Hopfield网络的图像复原[J]. 应用科学学报, 2005, 23(2): 126-130.
HAN Yu-bing, WU Le-nan. Image Restoration Based on the Modified Paik-Hopfield Neural Network[J]. Journal of Applied Sciences, 2005, 23(2): 126-130.