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\(p)-adic细胞神经网络:在图像处理中的应用。 (英语) Zbl 1506.68027号

摘要:基本细胞神经网络(CNN)是蔡和杨在80年代提出的神经网络的数学推广。在这项工作中,我们提出了两种新型的(p)-adic CNN,它们可以用实际数据进行计算,并且其动力学几乎可以完全理解。第一类网络是灰度图像的边缘检测器。这些网络的稳态是以晶格结构分层组织的。任何这些网络的动力学都包括向晶格中某种最小状态的过渡。第二类是一类新的反应扩散网络。我们研究了这些网络的稳定性,并表明它们可以用作滤波器,在被加性高斯噪声污染的灰度图像中减少噪声,保留边缘。这里介绍的网络是实验发现的。它们是实值函数空间上的抽象演化方程,实值函数定义在素数(p)的基本单位球上。在实际应用中,素数\(p\)由图像的大小决定,因此,只使用小素数。我们提供了几个数值模拟来说明这些网络是如何工作的。

MSC公司:

2006年第68季度 作为计算模型的网络和电路;电路复杂性
68单位10 图像处理的计算方法
94A08级 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
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