基于Hopfield神经网络的自动聚类图象分割算法研究

摘要

竞争Hopfield神经网络(Competitive Hopfield Neural Network),简称CHNN.它是一种融入优胜者全取(winner-takes-all-WTA)学习机制的Hopfield神经网络,它具有收敛速度快的特点.论文在此基础上,融入邻域相关信息,构造能量函数,用CHNN极小化该能量函数,从而在不需要预先知道分割类数的情况下,实现了自动确定聚类数目并给出聚类中心.这种分割方法不仅能自动确定聚类数,而且具有收敛速度快、抗噪能力强等优点.