【摘 要】
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脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络。PCNN具有脉冲耦合、双通道相乘调制和阈值动态可变的主要特性，同时神经元的相互作用
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脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络。PCNN具有脉冲耦合、双通道相乘调制和阈值动态可变的主要特性，同时神经元的相互作用体现了时间和空间累加特性，很好地模仿了生物神经元特性。目前，它广泛用于图像处理，决策优化等领域，并显示了其独特的优势，对其展开深入的研究应用具有重要的理论和现实意义。
本文的工作取得了以下进展：
1．利用时延脉冲耦合神经网络(DPCNN，Delay PCNN)的脉冲波并行传播特性，提出了一种求解无向赋权图最小生成树的新算法。算法针对最小生成树的权值总和最小且连通的性质，结合时延脉冲耦合神经网络脉冲波的并行传播，通过求解无向赋权图的最短路径并对其连通性进行判断，采用迭代的方法，成功的求解了无向赋权图的最小生成树。与传统算法比较有一定的优势。
2．用PCNN提取了图像的特征向量点火序列图，对其在表征图像特性和进行模板匹配的优势进行了分析。利用PCNN提取点火序列图的在一定条件下对图像的处理结果具有抗噪声性、尺度不变性、旋转不变性的特点，成功的将其应用于景象的匹配和图像的拼接。用该方法实现的景象的匹配和图像的拼接具有精度高、便于用硬件实现的特点。
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