用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题

摘要：

多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法.提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引?入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值.实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能.

关键词：竞争Hopfield神经网络、合并拆分、多边形近似

所属期刊栏目：36

分类号：TP3;TP7

资助基金：广东省自然科学基金07300630;高等学校博士学科点专项科研基金20070558052;教育部留学回国人员科研启动基金资助项目2007-1108

在线出版日期：2009-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：179-183