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脈衝耦合神經網絡

鎖定
脈衝耦合神經網絡是Eckhorn於20世紀90年代開始提出的一種基於貓的視覺原理構建的簡化神經網絡模型
中文名
脈衝耦合神經網絡
外文名
PCNN-Pulse Coupled Neural Network
領    域
生物學
提出時間
20世紀90年代
脈衝耦合神經網絡(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)與傳統神經網絡相比,有着根本的不同。PCNN有生物學的背景,它是依據貓、猴等動物的大腦皮層上的同步脈衝發放現象提出的。PCNN有着廣泛的應用,可應用於圖像分割,邊緣檢測、細化、識別等方面。
PCNN是Eckhorn於20世紀90年代開始提出的一種基於貓的視覺原理構建的簡化神經網絡模型,與BP神經網絡和Kohonen神經網絡相比,PCNN不需要學習或者訓練,能從複雜背景下提取有效信息,具有同步脈衝發放和全局耦合等特性,其信號形式和處理機制更符合人類視覺神經系統的生理學基礎。