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脈沖耦合神經網絡的國內外研究現狀

時間:2019-04-15 19:58來源:畢業論文
隨著對生物神經學的不斷研究和理論發展,一種被稱之為第三代人工神經網絡的新式模型的研究在國外悄然興起脈沖耦合神經網絡,簡稱PCNN。通過實驗觀察同步脈沖在貓的視覺皮層的研

隨著對生物神經學的不斷研究和理論發展,一種被稱之為第三代人工神經網絡的新式模型的研究在國外悄然興起——脈沖耦合神經網絡,簡稱PCNN。通過實驗觀察同步脈沖在貓的視覺皮層的研究結果開始內部機制的分布式神經元,在適當的刺激下,產生的信號輸入神經元的脈沖引起的視覺區域同步激勵的同時,在不同區域發生相同的特性。Eckhorn等人提出:視覺系統的性能可能有某種機制的存在,它能使神經元互相連接,提高整體性。為了測試這個想法,針對同步放電現象,Eckhorn提出了連接模型,而后科學家對模型的修改和變形,逐步完善成為PCNN模型。PCNN是由神經元的動態脈沖現象發展而來的,具有較好的非線性和動態閾值,其時空總和特性和同步脈沖分布特征,為研究網絡中一系列的網絡動態行為提供了一個有效的工具[10]。PCNN在自動圖像處理和目標識別、并且在智能化器人、自動化控制、生物與醫學、模式識別等領域的應用得到國內外廣泛的重視和研究,國際上關于人工神經網絡的相關文件和其他出版物的數量不斷增加,也充分說明了這一點。目前,國內的西安大學,蘭州大學的電子科學與技術等研究機構也開始對PCNN模型進行深入研究。34565
脈沖的耦合和發放是PCNN的兩個最基本的性質,前者是連接模型中耦合乘積直接作用的結果。相比于傳統的加性耦合,后者的優點是信號輸入神經元興奮不會受到耦合的神經元輸入影響,它在圖像處理中是特別重要的。雖然加性耦合是生物神經元的基礎,但是在圖像處理中,乘積耦合和時序編碼更為重要。論文網 源¥自%六:維;論-文'網=www.aftnzs.live
雖然PCNN模型神經元模型和傳統BP網絡相比在人工神經元模型作出了比較大的進步,但還是和實際生物神經網絡有著相當大的差別,主要表現在PCNN模型需要選取更多的參數[11]。到目前為止,因為理論發展仍然不足,在圖像處理和模型參數的影響之間的關系不明顯,這是國內外學者共同研究和關注的。 脈沖耦合神經網絡的國內外研究現狀:http://www.aftnzs.live/yanjiu/20190415/32096.html
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