TY-JOURA2-Chen-Jyh-ChengAU-AleneziC.PY-2021DA-2021/01/23TI-几何定型Hopfield神经网络提高医学图像SP-664569VL-2021AB-Hopfield神经网络的主要缺陷之一是网络可能不总归定点HNN主要限于培训期间局部优化实现网络稳定论文用两种方法解决聚合问题:(a) 顺序激活连续修改HNN(MHNN),基础是通过像素梯度向量调节各种图像高平面特征的几何相关性;(b) 调节几何像素梯度向量实现这些目的的方法是在共和学下规范拟议的MHNNs, 使MHNs成为像素光谱序列非常规滤波器将焦点移向局部优化和全球优化,以加强图像子空间内特征相关性并增强边框信息内容、对比度和分辨率算法用15种不同的医学图像测试,评价基础为蚁性、视觉信息忠实度(VIF)、加权峰值信号对噪比(WPSNR)、对比度和同质性对比四大基准增强方法,结果确认优异SN-1687-4188UR-https://doi.org/101155/2021/6664569DO-10.1155/2021/6664569JF-生物医学成像PB-HindawiKW-ER