期刊文献+
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
人工脉冲神经网络的AI数据融合平台设计
1
作者 简丽娜 童旸 +3 位作者 倪修峰 高志国 程汪刘 李飞 《单片机与嵌入式系统应用》 2022年第5期88-91,共4页
当前物联网系统中数据格式不统一,对大量数据进行处理分析和存储较为困难,本研究基于人工脉冲神经网络建立了新型AI数据融合平台,对多种数据源进行整合处理。对传统的神经网络进行改进,提出改进型的脉冲神经网络,结合了BP神经网络的空... 当前物联网系统中数据格式不统一,对大量数据进行处理分析和存储较为困难,本研究基于人工脉冲神经网络建立了新型AI数据融合平台,对多种数据源进行整合处理。对传统的神经网络进行改进,提出改进型的脉冲神经网络,结合了BP神经网络的空间信息,将脉冲信息通过膜电压的变化转换为时间信息,输出层输出的数据结合了空间信息与时间信息。结合多层双向LSTM网络建立PALC模型,提取数据的形态特征和语义特征,对平台中非结构化数据的实体信息进行抽取和融合。实验结果显示,本研究数据融合平台的数据库每秒查询率更高,QPS最高可达到59863,信息抽取的准确率最高为99%。 展开更多
关键词 人工脉冲神经网络 数据融合平台 多层双向LSTM PALC模型
下载PDF
基于低时延和高精度脉冲神经网络的目标检测
2
作者 明晓钰 李翔宇 《计算机系统应用》 2024年第7期170-179,共10页
人工神经网络(artificial neural network,ANN)在众多领域取得了显著进展,但其对计算资源和能耗的高需求限制了其在硬件端的部署和应用.脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)因其低功耗和快速推理的特性,在神经形态硬件上表现出色... 人工神经网络(artificial neural network,ANN)在众多领域取得了显著进展,但其对计算资源和能耗的高需求限制了其在硬件端的部署和应用.脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)因其低功耗和快速推理的特性,在神经形态硬件上表现出色.然而,SNN的神经元动态和脉冲发放机制导致其训练过程复杂,目前主要研究集中在图像分类任务上,本文尝试将SNN应用于更为复杂的计算机视觉任务.本文以YOLOv3-tiny网络为基础,提出了Spiking YOLOv3模型,其符合SNN特性的网络模型,在检测任务上实现了更高的准确度,并将平均推理时间减少至约原来工作的1/4.此外,我们还分析了ANN-SNN转换过程中产生的转换误差,并采用量化激活函数对Spiking YOLOv3模型进行了优化以减小转换误差.优化后的模型平均推理时间减少至约原来的1/2,并在VOC与UAV数据集上实现在ANN-SNN无损转换,显著提升了基于该模型的检测效率. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 人工神经网络-脉冲神经网络(ANN-SNN)转换 目标检测 低时延和高精度
下载PDF
基于ABC-PCNN模型的图像分割 被引量:5
3
作者 廖传柱 张旦 江铭炎 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期558-565,共8页
为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉... 为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络(ABCPCNN)模型;提出了改进后的乘积型交叉熵函数,并利用ABC算法将此函数作为其适应度函数优化输出其连接系数和阈值。采用Lena图像和血细胞图像评估PCNN模型和ABC-PCNN模型的性能。实验结果表明:ABC-PCNN模型对图像的自适应分割效果优于PCNN模型。针对血细胞分割图像中存在的重叠区域,该文结合角点和质点坐标定位重叠区域的二次分割线得到最终分割图像,所提算法高效且能得到较好的分割结果。 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络 人工蜂群算法 人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络模型 乘积型交叉熵 图像分割
下载PDF
基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法 被引量:3
4
作者 王松伟 石美红 +1 位作者 张正 郭仙草 《西安工程大学学报》 CAS 2014年第2期207-212,219,共7页
针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法.首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN)的区域生长法分割... 针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法.首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合(PCNN)的区域生长法分割织物疵点图像.通过对TILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价.结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进. 展开更多
关键词 织物疵点 图像分割 局部熵 变异度 人工神经网络脉冲藕合
下载PDF
Comparison between several multi-parameter seismic inversion methods in identifying plutonic igneous rocks 被引量:6
5
作者 Yaog Haijun Xu Yongzhong +4 位作者 Huang Zhibin Chen Shizhong Yang Zhilin Wu Gang Xiao Zhongyao 《Mining Science and Technology》 EI CAS 2011年第3期325-331,共7页
With the objective of establishing the necessary conditions for 3-D seismic data from a Permian plutonic oilfield in western China, we compared the technology of several multi-parameter seismic inversion methods in id... With the objective of establishing the necessary conditions for 3-D seismic data from a Permian plutonic oilfield in western China, we compared the technology of several multi-parameter seismic inversion methods in identifying igneous rocks. The most often used inversion methods are Constrained Sparse Spike Inversion (CSSI), Artificial Neural Network Inversion (ANN) and GR Pseudo-impedance Inversion. Through the application of a variety of inversion methods with log curves correction, we obtained relatively high-resolution impedance and velocity sections, effectively identifying the lithology of Permian igneous rocks and inferred lateral variation in the lithology of igneous rocks. By means of a comprehensive comparative study, we arrived at the following conclusions: the CSSI inversion has good waveform continuity, and the ANN inversion has lower resolution than the CSSI inversion. The inversion results show that multi-parameter seismic inversion methods are an effective solution to the identification of igneous rocks. 展开更多
关键词 Constrained Sparse Spike InversionArtificial Neural Network InversionMulti-parameter inversionIdentification of igneous rocks
下载PDF
Image Segmentation Based on Period Difference of the Oscillation
6
作者 王直杰 张珏 +1 位作者 范宏 柯克峰 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2004年第1期68-71,共4页
A new method for image segmentation based on pulse neural network is proposed. Every neuron in the network represents one pixel in the image and the network is locally connected. Each group of the neurons that corresp... A new method for image segmentation based on pulse neural network is proposed. Every neuron in the network represents one pixel in the image and the network is locally connected. Each group of the neurons that correspond to each object synchronizes while different groups of the neurons oscillate at different period. Applying this period difference, different objects are divided. In addition to simulation, an analysis of the mechanism of the method is presented in this paper. 展开更多
关键词 Image segmentation neural network SYNCHRONIZATION
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部