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PCNN1
- PCNN模型用MATLAB算法实现，未简化版 -PCNN model using MATLAB algorithm, not Starter Edition
An-algorithm--based-on-PCNN-model
- 本文根据脉冲耦合神经网络（PCNN）并行运行的特点，提出了基于PCNN 模型的迷宫最短路径搜索算法。 从理论上对该算法进行了分析和讨论，并给出了具体的算法和实验结果，验证了该方法的有效性。与其他算法相比， 该方法可以在最短的时间内完成最短路径的搜索。-Based on Pulse Coupled Neural Network (PCNN) run in parallel the characteristics of PCNN model is proposed based on the
ICM
- ICM模型是PCNN的一个简化模型ＩＣＭ脉冲输出和ＰＣＮＮ中的一样，也是二值矩阵.-ICM model is a simplified model PCNN ICM pulse output and PCNN same, also be the value of the matrix.
ImageSegmentation_PCNN
- 该程序演示了基于简化PCNN模型的图像分割MATLAB实现方法-a method based on brief PCNN model for Image segmentation using MATLAB
matlab
- 第一个是标准差，用于算数学模型均值，评价模型的平均量 第二个熵，用于评价信息量的大小，熵越大信息量越大。 第三个用于pcnn模型,评价是否接近理论模型,残差越小，就越接近理论模型-The first is the standard deviation, the mathematical model is used to calculate the mean, the average amount of uation model. The second entropy, to ua
pcnn
- pcnn分割，输入的灰度图像,Edge:检测到的一些边界点,Numberofaera则表明了在各次迭代时激活的块区域 利用PCNN进行图像分割时，是将每个像素对应一个PCNN神经元，归一化的像素灰度值 作为外界刺激新型号，将这些神经元按一定方式连接，就得到一个单层脉冲耦合神经网络，向 网络输入一幅图像，当某个像素对应的神经元发生脉冲，邻域内与它相似的神经元也发生脉冲， 产生的脉冲序列构成了一个二值图像序列，这样的序列就是PCNN输出的分割图像。-PCNN segment
PCNNfun
- 图像处理PCNN模型建立，脉冲耦合神经网络- Image processing PCNN model
Segmentation
- 利用一种新型的脉冲神经网络模型进行图像分割，简单而又快速(A new type of pulse neural network model is used for image segmentation, which is simple and fast.)
Feature_linking_model-master
- 对于PCNN和NSST网络的特征连接模型。(For PCNN and NSST networks, a feature connection model is proposed.)