【摘 要】
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摘要：分析了状态连续变化的Hopfield神经网络模型及其收敛性。提出以最大正确转移概率作为更新神经元的选择准则，理论分析表明，该准则能增加神经元状态向提高复原图像信噪比方向转移的概率。利用该准则，提出了串行和并行两种算法进行图像复原，并与连续Hopfield网络复原算法进行比较，发现复原图像的信噪比得到进一步提高。 關键词：图像复原；连续Hopfield网络；最大正确转移概率准则 中图法分类
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摘要：分析了状态连续变化的Hopfield神经网络模型及其收敛性。提出以最大正确转移概率作为更新神经元的选择准则，理论分析表明，该准则能增加神经元状态向提高复原图像信噪比方向转移的概率。利用该准则，提出了串行和并行两种算法进行图像复原，并与连续Hopfield网络复原算法进行比较，发现复原图像的信噪比得到进一步提高。
關键词：图像复原；连续Hopfield网络；最大正确转移概率准则
中图法分类号：TP391.4
文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2006)29-0099-02
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