细胞神经网络（Cellular Neural Network, CNN）是一种局部连接的人工神经网络模型，由仿生学、神经科学、非线性动力学和控制论的原理共同启发而来。它主要由美国学者Chua和Yang于1988年提出，并迅速成为图像处理、模式识别等领域的重要工具。CNN由许多相同的细胞单元组成，这些单元根据特定的拓扑结构互连。单元间的状态相互影响，产生复杂的动态行为。CNN可以实现局部连接、并行处理、实时处理等特性，特别适合于图像处理任务。
模板参数设计是CNN研究中的一个关键问题。模板参数决定了CNN的行为特性，包括图像处理的结果。模板参数的设定通常需要根据特定任务的要求来调整，例如在图像边缘提取、噪声滤除、特征检测等任务中，都需要通过精心设计的模板参数来实现。然而，如何得到一组合适的模板参数却是一个复杂的问题。
文中提出了一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的模板参数设计方法。粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为来实现优化。在PSO中，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解。所有粒子都有速度和位置属性，它们在问题空间中移动，速度的更新受到个体经验和群体经验的共同影响。PSO算法的参数设置相对简单，易于实现，且通常具有较快的收敛速度，适合求解各种优化问题。
针对遗传算法等其他优化算法存在的参数设置复杂和收敛速度慢等问题，基于PSO算法的CNN模板参数设计方法结合了CNN的动态性能分析，确定模板参数的搜索区间，从而快速找到最优值。使用PSO进行优化时，需要初始化粒子的位置和速度，然后根据优化的目标函数来评估每个粒子的位置，并根据评估结果来更新粒子的速度和位置。最终，粒子群会收敛到全局最优解或接近全局最优解的位置。
在细胞神经网络模板参数设计的实际应用中，如CNN边缘提取任务，文中针对通用CNN边缘提取模板格式进行参数设计。仿真结果表明，采用PSO算法设计出的模板参数在图像处理上是可行且有效的。
在文献的中图分类号中，TP183代表了自动控制理论和智能控制系统的分类，说明文章属于自动控制及计算机网络控制领域的研究范畴。文献标识码A表明该文献属于学术性论文。通过这些信息，可以确定该文献的研究性质和学术价值。
总结来说，文章提出的基于PSO算法的CNN模板参数设计方法，为解决CNN模板参数设计问题提供了一种新思路。它不仅提高了设计效率，还通过仿真验证了其在图像边缘提取任务中的实际应用效果。粒子群算法的引入使得模板参数的优化过程更为简便，为CNN在图像处理及其他领域的应用提供了新的可能性。
