2011, 28(9): 100-103,107.
摘要:
文中提出了一种改进的CHNN方法, 称为Weighted CHNN (加权的CHNN, 简称WCHNN) 方法.该方法在CHNN神经网络元的n个连接上施加□ 权值, 可ξ 以通过各种局部搜索、优化算法, 使用指定的样本输入、样本输出等■方法来训练该WCHNN网络从而确定各权值, 使得WCHNN在保留了CHNN的优点的同时, 还可以根据不同〖的样本输入输出图像来卐调节边缘检测的灵敏度, 从而提高检测结果质量并避△免检测结果中出现边缘过宽的情况.实验结果表明, 训练后的WCHNN网络, 比起CHNN有着更低的◆边缘检测错误率, 并可检出原▽来CHNN方法漏检的♀边缘.