脉冲耦合神经网络的并行加速优化算法研究

摘要：

并行编程技术可以有效提高算法的执行效率.文中分别利用CPU的单指令多数据流扩展指令集(Streaming SIMD Extensions,SSE)技术和多核并行编程技术,对脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)分割算法进行并行编程优化,以减少算法的运行时间.实验结果表明,SSE技术以及多核并行编程技术大大加快了PCNN分割算法的运行速度,有效提高了算法的执行效率,在一定程度上解决了该方法计算量大、耗时多的问题,具有应用于医学图像处理的潜在价值.

关键词：脉冲耦合神经网络、单指令多数据流扩展指令集(SSE)、多核、并行编程

所属期刊栏目：31

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60701021;上海市教育委员会科研创新项目09YZ15;上海市教委重点学科建设项目J50104

在线出版日期：2010-05-25（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：7-11