ニューラルネットワークを融合した多次元知的信号処理に関する基礎的研究

利用神经网络进行多维智能信号处理的基础研究

• 批准号: 06750471
• 负责人: 棟安 実治
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06750471/
• 关键词: 多次元ディジタル信号処理; ニューラルネットワーク; Hopfieldネットワーク; 雑音除去; ボケ復元; 画像処理; 状態空間モデル; フィルタ設計

「ニューラルネットワークを融合した多次元知的信号処理に関する基礎的研究」に関連して平成6年度に得られた成果は以下の通りである。1.多次元信号処理とニューラルネットワークの融合白色性雑音とインパルス性雑音を含むボケ画像を対象に、前段に階層形ネットワークを用いて、白色性及びインパルス性雑音を除去するフィルタを用い、後段にホップフィールドネットワークを用いたぼけ画像復元フィルタを用いる複合形画像復元フィルタを開発した。特に前段のフィルタにはDW-MTMフィルタを拡張したニューラルフィルタを、後段にはラインプロセスを考慮した2種類のホップフィールドネットワークを用いる画像復元手法を開発し、良好な結果を得た。2.ニューラルネットワークの多次元信号処理への適用多次元FIR、IIRフィルタの有限精度設計への応用を主眼として、ホップフィールドネットワークによる設計手法の開発を試みた。ある程度の設計精度と設計時間削減のめどが得られた。しかし、従来手法との比較において、一層の性能向上が必要である。3.多次元状態空間モデルによる新しいニューラルネットワークの開発各ニューロン状態空間モデルを含む新しい階層形ニューラルネットワークを考案し、バックプロパゲーション法を拡張した学習法を開発した。応用として、システム同定の問題に適用して成果を得ることができた。これらの成果により当初予定した研究目的はほぼ達成されたと考える。

"ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を fusion し た multidimensional known signal 処 Richard に masato す る research" に masato even し て pp.47-53 6 annual に must ら れ た results under は の tong り で あ る. 1. The multidimensional signal 処 Richard と ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の fusion white sex 雑 sound と イ ン パ ル ス sex を 雑 notes contain む ボ ケ portrait を に class shape like に seaborne, delivering ネ ッ ト ワ ー ク を with い て, white and び イ ン パ ル ス sex 雑 sound を remove す る フ ィ ル タ を い, after a period of に ホ ッ プ フ ィ ー ル ド ネ ッ ト ワ ー ク を with い た ぼ け portrait recover Youdaoplaceholder0 タを タを restore フィ フィ タを タを develop た using the compound image of る る. , front の に フ ィ ル タ に は DW - MTM フ ィ ル タ を company, zhang し た ニ ュ ー ラ ル フ ィ ル タ を, after a period of に は ラ イ ン プ ロ セ ス を consider し た 2 kinds の ホ ッ プ フ ィ ー ル ド ネ ッ ト ワ ー ク を with い る portrait recovery technique を open 発 し results, good な を た. 2. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の multidimensional signal 処 Richard へ の apply multidimensional FIR and IIR フ ィ ル タ の limited precision design へ の 応 with を eye と し て, ホ ッ プ フ ィ ー ル ド ネ ッ ト ワ ー ク に よ る design gimmick の open 発 を try み た. The degree of ある design accuracy と design time reduction め め が られた. The <s:1> て and 従 are used to compare と と with にお て て, and the performance of a layer of <s:1> is upward が necessary である. 3. The state of multidimensional space モ デ ル に よ る new し い ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の open 発 each ニ ュ ー ロ ン state space モ デ ル を containing む new し い class form ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク し を test case, バ ッ ク プ ロ パ ゲ ー シ ョ ン method を company, zhang し た learning method を open 発 し た. 応 with と し て, シ ス テ ム に applicable to fixed の question し を て achievements have る こ と が で き た. The results of the によ れら are によ. The research objectives initially set for the た are によ. The ほぼ have been achieved. The されたと test える.

项目成果

棟安実治,山本一成,雛元孝夫: "階層形ニューラルネットワークとホップフィールドネットワークを用いた画像復元" 電子情報通信学会論文誌(A). J77A-6. 1355-1364 (1994)

Minoruharu Munayasu、Kazunari Yamamoto、Takao Hinamoto：“使用分层神经网络和 Hopfield 网络进行图像恢复”IEICE Transactions (A) 1355-1364 (1994)。