【摘 要】
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为提高利用脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）模型进行人脸识别时的准确率,并解决利用PCNN进行人脸识别时,模型中多个参数需凭经验设定的问题,提出一种基于
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西建筑职业技术学院计算机工程系
【基金项目】
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山西省自然科学(青年科技研究)基金项目(2014021022-5);国家自然科学基金项目(61472270)
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为提高利用脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）模型进行人脸识别时的准确率,并解决利用PCNN进行人脸识别时,模型中多个参数需凭经验设定的问题,提出一种基于脉冲发放强度的PCNN（QD-PCNN）模型和改进的网格搜索算法。QD-PCNN模型在简化的PCNN模型基础上,引入脉冲发放强度,细化模型的输出。改进的网格搜索算法在进行参数寻优时,根据识别对象,在较大范围内搜索,在得到的寻优结果附近区域进行精确搜索。在实验中,将通过改进的网格搜索法得到的参数组合运用到Q
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