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细胞神经网络（CNN）是一种实时处理信号的大规模非线性模拟电路，它的连续时间特点以及局部互连特点使其可以进行并行计算，并且非常适用于超大规模集成电路（VLSI）的实现．本文针对从阴影恢复形状（SFS）问题，提出了一种基于硬件退火CNN的能量函数优化方法，并对该方法进行了详细分析，给出了实例的仿真结果，验证了该方法的有效性．该方法为并行处理算法，具有运算量小、易于大规模VLSI集成实现，且能够克服局部极小等优点，可以使SFS问题得到实时的处理.