近日，物理与电子工程学院电子系邓翔宇教授的研究论文“PCNN Mechanism and Its Parameter settings”，在信息处理和智能计算领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上在线发表。论文第一作者/通讯作者为邓翔宇教授，第二作者为严春满副教授，第一单位为西北师范大学。

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种第三代人工神经网络，利用其所具有的脉冲发放特性可以实现数字图像的各种处理，已经在医学图像分析、虹膜识别、遥感图像处理、交通图像处理等领域得到了广泛的应用，但一直缺乏对其工作机理的深入研究，从而限制了该模型的广泛应用。该论文通过对耦合连接PCNN网络工作机理的数学分析，首次揭示出了网络的“数学耦合灭火”现象，提出了一种新的网络工作模式及该模式下网络参数设置的约束条件，在指明网络中各神经元灭火的本质规律基础上，提出了一种能实现网络综合性能最佳的参数设置方法，应用到交通图像和医学图像处理中，达到了预期的效果。在当今人工神经网络——深度学习得到广泛应用的人工智能时代，该研究成果的提出有着十分重要的意义。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（IF: 7.982）位列中科院期刊大/小类分区一区，在JCR期刊所有COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE类中排名为5/168。邓翔宇教授长期从事PCNN在图像处理方面的研究工作，相关研究成果已发表在电子学报、电子学报英文版、Pattern Recognition Letters上。