检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆的研究综述

计算机应用研究 2010年第10期27卷 3639-3643页

作者：冯乃勤敖连辉王善侠王双喜张新明河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

通过提炼出来的一个形态学联想记忆的研究框架,可以很清晰地概括出形态学联想记忆的研究成果,从而可以很合理地归纳出形态学联想记忆仍存在的问题以及今后的发展方向。此形态学联想记忆的研究框架对形态学联想记忆的进一步研究具有一定... 详细信息

通过提炼出来的一个形态学联想记忆的研究框架,可以很清晰地概括出形态学联想记忆的研究成果,从而可以很合理地归纳出形态学联想记忆仍存在的问题以及今后的发展方向。此形态学联想记忆的研究框架对形态学联想记忆的进一步研究具有一定的指导意义。

关键词：形态学联想记忆研究框架形态学联想记忆模型形态学联想记忆性能形态学联想记忆应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆存储性能的研究

计算机工程与应用 2011年第21期47卷 39-42页

作者：冯乃勤王善侠敖连辉徐久成张新明河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

形态学联想记忆(Morphological Associative Memories,MAM)的存储性能是衡量形态学联想记忆能力大小的重要指标。然而,迄今为止,对形态学联想记忆的存储性能,主要是对异联想形态学联想记忆(hetero-MAM)的存储性能的定量分析和定性刻画... 详细信息

形态学联想记忆(Morphological Associative Memories,MAM)的存储性能是衡量形态学联想记忆能力大小的重要指标。然而,迄今为止,对形态学联想记忆的存储性能,主要是对异联想形态学联想记忆(hetero-MAM)的存储性能的定量分析和定性刻画并未完成。这是一个悬而未决的理论问题,也是一个MAM应用的实际问题。针对这一问题开展研究,站在概率论的角度,提出一个MAM存储性能的概率模型,并进行了证明。通过定量分析和定性讨论,取得一致结论。研究和分析表明,het-ero-MAM的存储性能受到输入模式向量维数n、输出模式向量维数m、以及输入、输出模式对数目K的影响,且三者的影响程度不同。提出的概率模型,对形态学联想记忆的研究、分析、设计和应用,具有一定的启发和帮助。

关键词：形态学联想记忆存储性能概率模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆网络的研究进展

计算机工程与设计 2010年第21期31卷 4665-4669,4673页

作者：冯乃勤李素娟敖连辉王双喜王岁花河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

形态学联想记忆网络具有无限存储能力、一步回忆记忆、良好地抵抗腐蚀噪声或者膨胀噪声的噪声容限等许多优点。从形态学联想记忆的概念、基本原理、发展脉络、研究新成果、发展趋势和研究方向等多个方面综述了形态学联想记忆网络的研究... 详细信息

形态学联想记忆网络具有无限存储能力、一步回忆记忆、良好地抵抗腐蚀噪声或者膨胀噪声的噪声容限等许多优点。从形态学联想记忆的概念、基本原理、发展脉络、研究新成果、发展趋势和研究方向等多个方面综述了形态学联想记忆网络的研究进展。对形态学联想记忆方面的研究带来了一定的参考价值。

关键词：联想记忆形态学联想记忆神经网络异联想模式识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

新模糊形态学联想记忆网络的初步研究

电子学报 2003年第5期31卷 690-693页

作者：王敏王士同吴小俊南京般空航天大学计算机科学与工程系江苏南京210016 江南大学信息工程学院江苏无锡214036 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学重点实验室沈阳110015

人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题 .重点研究了联想记忆网络 ,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络 ,即模糊形态学联想记忆网络FMAM .它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同 .文中分析了... 详细信息

人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题 .重点研究了联想记忆网络 ,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络 ,即模糊形态学联想记忆网络FMAM .它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同 .文中分析了FMAM的记忆能力和抗腐蚀 /膨胀噪声的能力 .自联想FMAM具有无限存储能力 ,能保证完全回忆 ,并且回忆在一步内完成 ,可模糊性解释等 .

关键词：自联想记忆数学形态学形态学联想记忆形态学神经网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

对数-指数形态学联想记忆

软件学报 2015年第7期26卷 1662-1674页

作者：冯乃勤田勇王鲜芳宋黎明范海菊王双喜河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 郑州工业应用技术学院信息工程学院河南郑州451100 河南机电职业学院信息工程系河南郑州451191 商丘学院计算机科学与技术学院河南商丘476000

利用对数和指数算子构建了一种新的形态学联想记忆方法,简称LEMAM.理论分析表明:自联想LEMAM(简称ALEMAM)具有无限存储能力、一步回忆记忆、一定的抵抗腐蚀噪声或膨胀噪声的能力,在输入完全或在一定的噪声范围内,能够保证完全回忆记忆;... 详细信息

利用对数和指数算子构建了一种新的形态学联想记忆方法,简称LEMAM.理论分析表明:自联想LEMAM(简称ALEMAM)具有无限存储能力、一步回忆记忆、一定的抵抗腐蚀噪声或膨胀噪声的能力,在输入完全或在一定的噪声范围内,能够保证完全回忆记忆;异联想LEMAM(简称HLEMAM)在输入完全情况下,不能保证完全回忆记忆,但当满足一定条件时,也能够达到完美联想记忆.对比实验结果表明:在一些情况下,LEMAM能够取得较好的联想记忆效果.总体来说,LEMAM丰富了形态学联想记忆的理论和实践,可以作为一种神经计算模型加以研究和利用.

关键词：对数指数形态学联想记忆自联想记忆异联想记忆完全回忆记忆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆在图像联想识别上的应用

河南师范大学学报（自然科学版） 2010年第3期38卷 44-47页

作者：冯乃勤敖连辉王善侠王双喜田勇河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

形态学神经网络是一类新颖的人工神经网络,但人们对它的研究,尤其是对于形态学异联想记忆的研究和应用,仍很不够.给出了形态学异联想记忆理论应用于图像的联想识别上的一般方法和步骤,并通过一个字符图像联想识别的实例,叙述了其应用原... 详细信息

形态学神经网络是一类新颖的人工神经网络,但人们对它的研究,尤其是对于形态学异联想记忆的研究和应用,仍很不够.给出了形态学异联想记忆理论应用于图像的联想识别上的一般方法和步骤,并通过一个字符图像联想识别的实例,叙述了其应用原理与过程,对于推进形态学异联想记忆的应用研究将带来有益的参考.

关键词：形态学联想记忆图像的联想识别异联想

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆的记忆性能研究

计算机应用与软件 2012年第8期29卷 253-256,261页

作者：李素娟吴静莉鹤壁职业技术学院电子信息工程学院河南鹤壁458030

形态学联想记忆在异联想时,在对多个模式对进行记忆之后,逐一对每一个模式对的输入模式进行联想,存在得不到正确的输出模式的情形。对形态学联想记忆在异联想时存在的问题进行研究显得非常的必要,否则,对形态学联想记忆的改进工作就会... 详细信息

形态学联想记忆在异联想时,在对多个模式对进行记忆之后,逐一对每一个模式对的输入模式进行联想,存在得不到正确的输出模式的情形。对形态学联想记忆在异联想时存在的问题进行研究显得非常的必要,否则,对形态学联想记忆的改进工作就会变得盲目。分析形态学联想记忆的记忆性能,得到几个有意义的结论,通过字符图像的仿真实验,对这些结论进行了验证。

关键词：形态学联想记忆记忆性能异联想仿真

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆框架的泛化研究

形态学联想记忆框架的泛化研究

作者：田勇河南师范大学

学位级别：硕士

联想记忆(Associative Memory,AM)是人脑的重要功能，是逻辑思维和形象思维、推理和创新的源泉。与传统的联想记忆模型相比，形态学联想记忆(MorphologicalAssociative Memories, MAM)在记忆的性能上有很大的改进。它不仅能够处理二值... 详细信息

联想记忆(Associative Memory,AM)是人脑的重要功能，是逻辑思维和形象思维、推理和创新的源泉。与传统的联想记忆模型相比，形态学联想记忆(MorphologicalAssociative Memories, MAM)在记忆的性能上有很大的改进。它不仅能够处理二值模式，而且能够处理实值模式。此外，MAM还具有无限的存储能力，并且回忆在一步内完成，而且具有良好的抵抗噪声的能力，在图像处理、模式识别等领域中有广阔的应用前景和强大的生命力。当然，也存在一些问题，对于形态学异联想记忆，即使输入模式无噪声，也不能够保证完美回忆记忆。然而，异联想记忆是更为普遍的联想记忆，应用也很广泛，致力于提高异联想记忆的性能具有重要的意义和价值，本文深入研究形态学联想记忆的框架，提出了新的联想记忆方法，进而提高了异联想记忆的性能。首先，在分析形态学联想记忆范式和算子的基础上，指出MAM的记忆和回忆两个通过运用逆向思维，得到了MAM逆向算子过程中存在互逆运算的特点，和∨、∨和，进而提出了形态学联想记忆逆向方法。逆向方法与原方法在抵抗噪声的能力上具有互补性，把他们结合起来应用，可以使异联想记忆和模式识别达到更好的效果。其次，在分析框架的基础上，提出了新的联想记忆方法——对数指数形态学联想记忆。该方法进行异联想时虽然不能够提供完全回忆记忆保证，但在某些情况下，能够做到完全回忆记忆或者具有较好的联想记忆效果。因而可以和其它基本的形态学联想记忆方法结合起来,共同提高异联想记忆的性能。最后，针对形态学异联想记忆，提出了分组划分的方法，该方法将原有输入模式对进行分组，逐一对分组后的模式对集合进行形态学操作计算，由局部到整体，进而实现形态学异联想记忆的完全回忆记忆。可以将分组划分作为一种新的思路和方法，广泛应用在模式识别，图像处理等领域。

关键词：形态学联想记忆框架泛化逆向方法对数和指数分组划分

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

形态学联想记忆抗噪声的研究

形态学联想记忆抗噪声的研究

作者：王双喜河南师范大学

学位级别：硕士

形态学联想记忆和传统的联想记忆相比有很多优点,如不仅能处理二值模式还能处理实值模式,良好的抗膨胀噪声或腐蚀噪声的性能,对于自联想无限的存储能力,一步回忆记忆等。当然,也存在一些问题,如对于混合噪声的鲁棒性较差,只能实现一对... 详细信息

形态学联想记忆和传统的联想记忆相比有很多优点,如不仅能处理二值模式还能处理实值模式,良好的抗膨胀噪声或腐蚀噪声的性能,对于自联想无限的存储能力,一步回忆记忆等。当然,也存在一些问题,如对于混合噪声的鲁棒性较差,只能实现一对一的模式联想,不能实现一对多的联想等,因而,还存在一定的研究空间。本文主要针对提高形态学联想记忆抗混合噪声性能的问题进行研究,从对偶核和模块化的角度来提高形态学联想记忆的抗噪声能力。过去,为了改善形态学联想记忆的抗噪声性能,人们提出了核方法,虽然能收到一定效果,但如何寻找核却是十分困难的。人们还提出了模块化的思想,企图利用噪声的不均匀性来提高形态学联想记忆的鲁棒性。这种思想是可采纳的,然而尚缺乏具体的算法和步骤。针对上述不足,本文首先利用形态学联想记忆W良好的抗腐蚀性和M良好的抗膨胀性,提出了对偶核的概念和方法,将核及其对偶核二者结合起来,以使异联想形态学记忆达到更好的效果。文中对对偶核需要满足的条件进行了界定,对其性质进行了研究,找到了一种加速寻找对偶核的方法,并在尺度空间下对对偶核概念作了进一步的扩充,扩大了其应用范围,增强了其实用性。通过数字和彩色图像的仿真实例验证了对偶核在抗随机噪声方面有良好的性能。此外,探讨了用模式的模块化来提高形态学联想记忆抗随机噪声能力,研究了模式分割和整合的行列分割方法和棋盘分割方法,提出了行列模块化和棋盘模块化形态学联想记忆算法步骤,对构建记忆矩阵过程和回忆阶段的处理过程作了详尽的描述。另外,将行列模块化的方法和投票矩阵相结合,提出了基于投票矩阵的行列模块化联想记忆模型,描述了其处理过程。这种方法将大模式分割成一个一个的小模式,可以避免寻找核及对偶核的繁琐过程,回忆阶段通过索引定位的方法来提高联想记忆的抗噪声能力,实例验证了其可行性和有效性。为了提高模块化形态学联想记忆的速度,本文还提出了基于Cannon算法的模块化联想记忆并行处理算法,并给出了有效的设计和实现。

关键词：形态学联想记忆抗噪声对偶核模块化并行处理