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一种基于免疫遗传算法的PCNN图像分割方法 被引量：2

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摘要 脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种能有效进行图像分割人工神经网络,但其参数复杂且确定困难。本文提出一种基于免疫遗传算法(IGA)的PCNN图像分割方法,减少了需要人为确定的PCNN参数数量,还保留了IGA快速收敛且不易早熟的优点。仿真实验表明,IGA-PCNN图像分割方法能快速高效的分割图像,优于基于最大类间熵、最小交叉熵和侧抑制的PCNN图像分割方法。
作者 张旭阳 胡玉兰
机构地区 沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处 《科技创新导报》 2018年第14期169-170,共2页 Science and Technology Innovation Herald
关键词 免疫遗传 脉冲耦合神经网络 图像分割 阈值
分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献29

  • 1顾晓东,张立明.PCNN与数学形态学在图像处理中的等价关系[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(8):1029-1032. 被引量：7
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共引文献221

同被引文献10

引证文献2

科技创新导报
2018年 第14期

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