10.3321/j.issn:0372-2112.2006.11.039
基于细胞神经网络的从阴影恢复形状的新方法
细胞神经网络(CNN)是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路,它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算,并且非常适用于超大规模集成电路(VLSI)的实现.本文针对从阴影恢复形状(SFS)问题,提出了一种基于硬件退火CNN的能量函数优化方法,并对该方法进行了详细分析,给出了实例的仿真结果,验证了该方法的有效性.该方法为并行处理算法,具有运算量小、易于大规模VLSI集成实现,且能够克服局部极小等优点,可以使SFS问题得到实时的处理.
细胞神经网络(CNN)、从阴影恢复形状(SFS)、优化
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TP751.1(遥感技术)
2006-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
2120-2124
