【摘 要】
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提出了一种用于边缘提取的细胞神经网络（CNN）模板的设计方法,该方法在基本粒子群算法的基础上引入模拟退火机制,形成模拟退火粒子群算法（SA-PSO）对模板参数值进行搜寻。在搜索过
【机 构】
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重庆幼儿师范高等专科学校,西南大学电子信息工程学院,重庆大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873201,61173178）, 教育部新世纪优秀人才资助项目（NCET-12-0589）
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提出了一种用于边缘提取的细胞神经网络（CNN）模板的设计方法,该方法在基本粒子群算法的基础上引入模拟退火机制,形成模拟退火粒子群算法（SA-PSO）对模板参数值进行搜寻。在搜索过程中,用退火温度调节粒子的突跳概率,轮盘赌策略确定粒子的全局最优的替代值,这样能有效避免基本PSO算法容易陷入局部最优解的问题。同时,为了保证每轮搜寻产生的解均能使CNN网络稳定,用CNN反馈模板的研究结论对粒子群解空间进行约束。模拟实验表明,文章算法设计出的CNN模板有良好的边缘提取能力。
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