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1. 基于多阈值PCNN的运动目标检测算法

刘映杰马若飞朱望飞者昊绽琨马义德

计算机应用

摘要（1521）

PDF （782KB）（848）

在经典的基于混合高斯模型减背景算法的基础上，在脉冲耦合神经网络（PCNN）对前景和背景的分割过程中，运用了多阈值思想，其迭代次数由简化的最大熵准则决定，并且提出了一种新的模型学习率。经过实验证明，该算法在检测能力、抑制噪声、稳定性等方面得到了较好的改进。

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2. 基于脉冲耦合神经网络的混沌控制

王新马义德徐志坚李涟凤

计算机应用 2009, 29 (12): 3277-3279.

摘要（1525）

PDF （442KB）（1437）

根据脉冲耦合神经网络(PCNN)能产生混沌现象,研究了对配置混沌PCNN系统的李雅普诺夫指数使其稳定于期望点的方法。根据特定期望点的情况,按需要配置负的李雅普诺夫指数,产生不同的控制序列来改变混沌PCNN系统,达到稳定控制的要求。仿真和实验结果证明了该算法的有效性,实现了混沌PCNN系统从混沌状态到稳定期望点的控制。

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3. 一种基于脉冲耦合神经网络的语音情感识别新方法

梁泽马义德张恩溯朱望飞汤书森

计算机应用

摘要（1801）

PDF （1143KB）（1274）

针对汉语语音情感识别问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的识别方法。该方法将语音转化为语谱图后输入到PCNN，得到输出图像的神经元点火序列及其熵序列作为语音情感的特征，利用其特征实现语音情感识别。实验结果表明，该方法可以有效地识别“高兴”与“平常”这两种不同的情感。该方法将PCNN引入到语音情感识别的应用研究中，开拓了语音和图像信号结合处理的新领域，同时对于PCNN的理论研究和实际应用具有重要的现实意义。

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4. 改进的基于高斯混合模型的运动目标检测方法

马义德朱望飞安世霞邱会银汤书森

计算机应用

摘要（1784）

PDF （965KB）（1882）

针对固定摄像机的视频监控系统，提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法。在模型学习方面，均值与方差采用了不同的学习率，其中均值更新采用自适应的学习率，方差的学习率取固定值；引入权值均值概念，然后结合权值进行像素点的前景和背景分类；利用了背景图像消除阴影。实验结果表明，改进的方法与传统方法相比具有更好的学习能力，能提高在繁忙场景中，大而慢的运动目标检测的正确率。

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5. 不规则区域图像编码综述

马义德

计算机应用

摘要（1661）

PDF （849KB）（1802）

将已有的各类不规则区域编码方法与传统方法进行比较,综述了此领域已取得的成果, 提出了自己特有的处理方法, 并分析所面临的难点与对策, 最后进行了展望。

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