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时间:2020-04-05
《基于改进脉冲耦合神经网络的数据降噪方法研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第2期机械设计与制造2015年2月MachineryDesign&Manufacture基于改进脉冲耦合神经网络的数据降噪方法研究张文兴,闰海鹏,王建国(内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头014010)摘要:为了解决数据中存在噪声点降低了数据的质量,影响了对数据进一步分析的可靠性等问题,提出了一种基于改进脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetwork,PCNN)的数据降噪方法。该方法在保留基本PCNN模型一些特性的基础上将其简化,省去了部分参数的设置,并改进突触链接强度为自适应取值,添加了
2、记录神经元点火次数的点火频次矩阵。根据神经元点火次数辨识并滤除噪声点,使得该方法能够简单有效地对数据进行降噪处理,改善了数据质量。实验结果表明了该方法不仅能够有效滤除低维数据中的噪声点,而且对高维数据中的噪声点去除效果较好,且均较好保持了原有数据的特征信息。关键词:数据降噪;改进脉冲耦合神经网络;改进突触链接强度;点火频次矩阵;数据质量中图分类号:TH16;TP391文献标识码:A文章编号:1001—3997(2015)02—0025—04ResearchonDataNoiseReductionMethodBase
3、donModifiedPCNNZHANGWen-xing,YANHai—peng,WANGJian—guo(SchoolofMechanicalEngineering,InnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology,InnerMongoliaBaotou014010,China)Abstract:Tosolvetheissuesthatthequalityofdataisreducedandthereli~ilityofthefurtheranalysisfordatai
4、safectedduetothenoisepointsindata,adatanoisereductionmethodbasedonmodifedPCNNispresented.Itismodifedthato~noZPCNNmodelforthemethod,andthebasiccharacteristicsofPCNNmodelisretained.Themethodsavessomeparameterssetting,thesynapticconnectionstrengthisimprovedasadap
5、tivevalueandanignitionfrequencymatrixisadded.Itc觎recordfiredtimeofneurons.NoisepointsareidentifedandfilteredaccordingtothefiredtimeofneuFol?~.sothatthemethodeolzdenoisesimplyandefectivelyfordata,anddataquali~isimproved.Theexperimentalresultsshowthatthemethodno
6、tonlycanfilteroatthenoisepointsefectivelyinthelowdimensionaldata,butalsoremovaleffectforthenoisepointsinhighdimensionaldataisalsowell,andbothhavethecharacteristicinformationoftheoriginaldata.KeyWords:DataNoiseReduction;ModifiedPCNN;ModifiedSynapficConnectionSt
7、rength;IgnitionFrequencyMa—trix;DataQuality1引言经网络,能够比传统的人工神经网络更准确地模拟生物学特性。近年来,随着生物神经学的研究和进展,PCNN模型已被广泛应噪声数据将会影响数据的整体质量,从而导致人对数据特用于模式识别、故障诊断、图像处理等许多领域/9-11/,尤其在图像融征的不准确分析、判断,特别是在逆向工程中,数据中存在噪声合、图像分割、图像降噪等图像处理方面应用更为广泛Ⅱ。其中文点,将会导致运算结果误差更大,甚至无法完成该项工程。因此,献喂出一种由PCNN赋时
8、矩阵定位噪声,然后对噪声点分类滤波对数据进行降噪处理,提高数据质量尤为重要[]-51。在各领域数据同时具备可灵活改变灰度步长特I生的高斯噪声及混合噪声滤波新降噪中,多用小波变换及其改进方法对数据降噪,但小波基函算法,该算法能有效滤除噪声且对图像的细节信息保持较好。为了数和分解层数难以确定,实现起来较为困难。有效去除数据中的噪声点,根据PCNN对图像具有良好的
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