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该文首先探讨了将ComplexValuedBP神经网络(NeuralNetwork)和RealBP神经网络用于图像复原的优势比较。其次,用图像数据训练网络,再利用训练好的网络实现不同图像的复原。最后,对图像进行像素空间分布的分析来寻找原因。
Complex Valued BP NN和Real BP NN应用于图像复原的比较
【摘 要】
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该文首先探讨了将ComplexValuedBP神经网络(NeuralNetwork)和RealBP神经网络用于图像复原的优势比较。其次,用图像数据训练网络,再利用训练好的网络实现不同图像的复原。最后,对图像进行像素空间分布的分析来寻找原因。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,日本姬路工业大学智能工学科
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年11期
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