为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理.为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理.实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象

介绍了一种恢复数字化畸变凸性图像的算法-增强算子讨论该方法增强和恢复被高斯噪声畸变的凸性数字化图像的原理并通过计算机模拟实例验证了增强算子处理畸变凸性数字化像点的有效性.该方法已用于处理Al-Mn-Si准晶的数字化高分辨电子显微镜(HREM)像,揭示了HREM像中的周期性特征

轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素.针对该类问题,将基于设定记忆长度的在线反向传播算法用于对偏心信号的检测.通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明:该方法具有学习收敛速度快,抗噪声能力强等特点,可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右,从而准确地补偿由偏心信号引起的厚度偏差,提高轧钢过程中的带钢厚度精度

针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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3.1 噪声污染与人体健康 3.2 电磁污染与人体健康 3.3 光污染与人体健康 3.4 振动污染与人体健康

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5.1 引言 5.2 数字基带信号的码型和波形 5.3 数字基带信号的功率谱密度 5.4 数字基带信号的传输与码间串扰 5.5 码间串扰基带传输系统的抗噪声性能分析 5.6 最佳基带传输系统 5.7 眼图 5.8 改善数字基带系统性能的措施