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提出了平面拟合编码的一种新的实现方法,即神经网络方法。为了保证Hopfield神经网络的收敛,对该网络模型的迭代算法进行了修改,针对Hopfield网络存在的局部极小问题,给出了一种扰动算法,结合初始状态的合理选择,可以有效地避免网络陷入局部极小,而接近全局最小,以求得待定系数的最优解。计算模拟结果表明,Hopfield神经网络实现的平面拟合编码性能优于传统的最小二乘法,重建图像质量提高约0.6d