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用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题

旷章辉  王甲海  周雅兰  
【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。

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