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

基本信息

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

项目摘要

「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。

1994年获得的结果与“融合神经网络的多维智能信号处理的基本研究”如下。 1。多维信号处理和神经网络的融合使用一个复合图像恢复过滤器是使用滤波器在第一阶段使用层次网络去除白色和冲动的噪声的，以及在第二阶段使用HOP场网络的模糊图像恢复过滤器。特别是，我们使用神经过滤器开发了一种图像恢复方法，该方法是从DW-MTM滤波器扩展到第一阶段的，而在第二阶段中考虑了行过程的两种HOP场网络，我们获得了良好的结果。 2。将神经网络应用于多维信号处理，我们试图使用HOP现场网络开发设计方法，重点是应用多维FIR和IIR过滤器以有限的精度设计。实现了一定程度的设计准确性和设计时间缩短。但是，与常规方法进行比较时，需要进一步改善性能。 3。使用多维状态空间模型开发新的神经网络，我们设计了一个新的层次神经网络，其中包括每个神经元状态空间模型，并开发了一种扩展反向传播方法的学习方法。作为应用程序，可以通过将结果应用于系统识别问题来实现结果。这些结果表明，几乎实现了最初计划的研究目标。