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，“利用神经网络进行多维智能信号处理的基础研究”获得了以下成果。 1.多维信号处理与神经网络的融合针对含有白噪声和脉冲噪声的模糊图像，第一阶段使用分层网络，滤波器去除白度和脉冲噪声，第二阶段使用滤波器我们开发了一种复合图像恢复滤波器，该滤波器使用 Hopfield 网络的模糊图像恢复滤波器。特别是，我们开发了一种图像恢复方法，该方法在第一阶段使用神经滤波器（DW-MTM滤波器的扩展），在第二阶段使用两种考虑线处理的Hopfield网络，并取得了良好的效果。 2.神经网络在多维信号处理中的应用我们尝试开发一种使用Hopfield网络的设计方法，重点关注应用于多维FIR和IIR滤波器的有限精度设计。获得了一定程度的设计精度并减少了设计时间。然而，与传统方法相比，性能还需要进一步提高。 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种新的分层神经网络，其中包括每个神经元的状态空间模型，并开发了一种作为反向传播方法扩展的学习方法。作为一个应用程序，我们能够通过将其应用于系统辨识问题来获得结果。基于这些结果，我们认为原定的研究目标已经基本实现。