模糊形態(tài)尺度空間聯(lián)想記憶的研究與應用.pdf

1、聯(lián)想記憶是人類腦細胞的重要功能之一，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一個很重要的方面就是模擬人類的聯(lián)想記憶功能。20 世紀末，G.X.Ritter 等人提出的形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡是一種較為有效的聯(lián)想記憶方法，克服了經(jīng)典聯(lián)想記憶網(wǎng)絡樣本存儲能力有限、聯(lián)想記憶需要多次迭代等缺陷，而且對含單一噪聲的二值圖像進行聯(lián)想記憶運算時，有較好抗噪能力，但它幾乎沒有抗隨機噪聲的能力。形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡及其各種改進型網(wǎng)絡在處理模糊性解釋的問題上無能為力，為此 B.Kosko 提出

2、了模糊聯(lián)想記憶，解決了網(wǎng)絡模糊性解釋的問題，然而這種網(wǎng)絡的存儲能力極為微弱。一些學者將形態(tài)學和模糊聯(lián)想記憶網(wǎng)絡相結合得到了模糊形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡，較好的解決了存儲能力微弱的缺陷，而且還具有很強的抗單一噪聲能力，可它對隨機噪聲幾乎沒有任何抑制性，這一缺陷限制了該網(wǎng)絡的應用。 本文主要做了兩方面的工作，一是將尺度空間和形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡結合得到一種新的網(wǎng)絡，對輸入模式進行一定尺度下的腐蝕/膨脹操作，構造出相應的腐蝕/膨脹存儲矩陣，然后再

3、進行聯(lián)想記憶運算，結果表明它也具有優(yōu)越的抗膨脹噪聲或者腐蝕噪聲的能力，同時對隨機噪聲有一定的魯棒性，而且推廣到了對灰度圖的處理，使得網(wǎng)絡具有了一定的抗隨機噪聲能力。 另一個是尺度空間和模糊形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡的結合，即基于尺度空間的模糊形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡，這一新的方法保持了模糊形態(tài)聯(lián)想記憶網(wǎng)絡的優(yōu)點，即：具有優(yōu)越的抗單一噪聲能力和模糊性解釋能力，而且還對二值圖和灰度圖的含隨機噪聲輸入有了一定的抑制。我們通過大量的仿真試驗驗證了上述結論