改进的模糊细胞神经网络(IFCNN)的应用与研究  

Research on Improved Fuzzy Cellular Neural Network and Its Application

作　　者：付端[1] 王士同[1] 胡德文[2] 

机构地区：[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122 [2]国防科技大学机电与自动化学院,长沙410073

出　　处：《控制与决策》2006年第1期114-117,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(60225015);教育部重点研究项目(105087);教育部跨世纪优秀人才基金项目(NCET-04-0496);江苏省自然科学基金项目(BK2003017);中国科学院软件研究所计算机科学重点实验室开放基金项目

摘　　要：运用模糊细胞神经网络(FCNN)来分割白细胞显微图像,在边缘检全上的效果尚不理想,针对此问题,提出了改进的模糊细胞神经网络(IFCNN),该网络基于生物细胞脉冲原理,具有好的收敛和稳定性.实验结果表明,它能有效地克服已有方法无法克服的边缘检出问题,使得分割图像能更好的接近真实图像.When applied to segmentation of microscopic white blood cell images, Fuzzy Cellular Neural Network （FCNN） is not satisfactory on detecting the edge of white blood cells. An Improved Fuzzy Cellular Neural Network （IFCNN）, based on the principle of cellular interactive impulse, is presented to overcome this shortage. Experimental results show that IFCNN has much less influence on edge integrity than the existing algorithms.

关 键 词：图像处理 细胞神经网络 模糊神经网络 白细胞 参数模板 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]