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一种新的细胞神经网络阴影检测器的研究
细胞神经网络（CNN） 细胞自动机（CA） 阴影检测器
2009/3/26
该文深入研究了一种新的二维细胞自动机(CA),找到了几种新的算法规则可以用来实现字符的粗化处理和阴影检测,并且用这些规则设计了几种新的细胞神经网络,文中详细介绍了这些算法规则的布尔代数表达式和细胞神经网络学习算法。仿真结果证明了这种新的细胞神经网络是简单而有效的,同时也证明了可以用 CA规则来设计新的细胞神经网络,为细胞神经网络的设计找到了一种新颖有效的方法。
基于形态特征和SVM的血液细胞核自动分析
血液细胞核 腐蚀退化因子
2009/3/3
以形态学分析和支持向量机为基础，构建了一套血细胞核显微图像自动分析与识别系统。在细胞核分割阶段，提出基于支持向量机的血液细胞核彩色图像分割算法。在特征提取环节中，除使用常规形态特征外，提出了一种新的能有效反映核分叶数差异的形态特征——腐蚀退化因子。采用“one-against-one”策略的多分类SVM方法对血细胞进行分类识别。实验测试表明，该系统具有较高的识别精度，平均识别率达94.13%。
基于单输出型神经网络的血细胞分类研究
模式识别 神经网络 分类器
2009/2/6
分别利用BP神经网络与单输出型神经网络对已经得到的血细胞特征参数进行计算，设计出分类器对血细胞进行自动分类识别。单输出型神经网络分类器与BP神经网络分类器相比，具有设计简单、收敛速度快、识别精度高且更加稳健的优点，取得了较好的应用效果。
排序学习前向掩蔽模型在T细胞表位预测中的应用
T细胞表位预测 排序学习 神经网络
2009/1/6
在综述了T细胞表位预测的定义，意义和研究现状的基础上，分析了当前流行的基于误差反向传播前馈神经网络(BPNN)的T细胞表位预测模型的不足，即网络结构较难确定、训练速度慢和难以增量学习等，提出了利用排序学习前向掩蔽（SLAM）模型及其增量学习算法作为T细胞表位预测方法，并给出了构建T细胞表位预测模型的基本步骤。基因HLA-DR4 (B1*0401)编码的MHC II类分子结合肽的应用实例表明，与基...
该文作者曾提出了广义细胞自动机(GCA)的原理和并行算法，并且应用于网络快速包交换等动态优化问题.该文进一步讨论了这种新的广义细胞自动机的体系结构、算法的硬件实现及其电路设计，它们对于GCA的实际应用有重要意义.GCA结构不同于Hopfield神经网络(HNN)和细胞神经网络(CNN)，GCA由多层次多粒度宏细胞组成塔形结构，它具有多粒度的宏细胞动力学特征，相同粒度宏细胞之间没有交互，但不同粒度宏...
基于模糊细胞神经网络的彩色图像形态学重构
模糊细胞神经网络 数学形态学 彩色图像处理 视觉
2007/12/27
利用彩色图像的RGB空间分解,在模糊细胞神经网络上实现了彩色图像数学形态学的基本算子,并讨论了该实现相对于常规串行计算机算法的优越性和局限. 进一步地利用按分量的灰度重构,实现了彩色重构算法.最后讨论了该重构算法在抑制彩色图像高频噪声中的应用.给出的仿真结果对于推广模糊细胞神经网络在彩色图像实时处理和硅眼等模拟逻辑系统中的应用有着重要的意义.
神经网络是一个复杂的大规模非线性系统，而时滞神经网络的动态行为更为丰富和复杂.现有的研究时滞神经网络稳定性的方法中最为流行的是Lyapunov方法.它把稳定性问题变为某些适当地定义在系统轨迹上的泛函，通过这些泛函相应的稳定性条件就可以获得.该文得到了时滞细胞神经网络渐近稳定性的一些充分条件.作者利用了泛函微分方程的Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法，精炼...
Abstract运用模糊细胞神经网络(FCNN)来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进的模糊细胞神经网络(FCNN),该网络基于生物细胞脉冲原理,具有好的收敛和稳定性.实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像.
基于细胞神经网络超混沌特性的图像加密
细胞神经网络 超混沌 图像加密
2012/11/12
细胞神经网络是高度非线性动力学系统,四阶细胞神经网络能够产生超混沌行为.利用四阶细胞神经网络产生的超混沌特性应用于图像加密.实验结果表明,本方法加密效果好同时具有非常高的安全性.
具有变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性
细胞神经网络 Lyapunov函数 变时滞 全局指数稳定性
2012/11/16
研究具有可变时滞的细胞神经网络的全局指数稳定性问题,得出了可变时滞的细胞神经网络全局指数稳定性的几个充分条件.在实际应用中,设计验证满足这些条件很方便,甚至无须知道时滞的具体形式.因而具有重要的理论意义和应用价值.