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题名基于神经团的视网膜神经系统建模研究
被引量：1
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作者
张锦
赵二群
王如龙
闫京
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机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南大学信息科学与工程学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期1996-2000,共5页
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基金
国家自然科学基金(60901080)
国家863重点课题(2009AA010314)
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文摘
作为视觉系统最关键的部分,视网膜处于图像信息提取的前端,准确的视网膜模型对于完整的视觉系统建模至关重要。借鉴神经团理论,从集成的观点出发研究了视网膜建模问题,综合已有研究成果建立了较为完整的视网膜模型。建立的模型具有如下几方面特点:(1)在尺度上,从介观尺度上保证模型不同部分尺度的一致性;(2)在结构上,遵循视网膜的解剖结构,涵盖视网膜的主要部分,包括两个突触层和三个细胞层;(3)在神经元模型上,借鉴已有研究成果为不同神经元选择适合的神经元模型。针对建立的视网膜模型进行的分析表明:模型结构具有小世界网络特性,这与其他文献的分析结果是一致的;在动力学特性上,模型针对持续而固定的刺激呈现出稳定的类似极限环状态。
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关键词
仿生学
视网膜
神经团
神经动力学
小世界网络
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Keywords
bionics
retina
neural ensemble
neurodynamics
small-world networks
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于TCM的多分类算法研究
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作者
李勇军
王如龙
张锦
赵二群
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机构
湖南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期134-137,共4页
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基金
国家科技支撑计划项目(No.2012BAF12B20)
国家自然科学基金(No.60901080)
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文摘
基于算法随机性理论提出的直推式置信机器能够给出预测的可靠性,但其多用于解决两类识别问题。扩展了置信机器,利用了正反类的思想,在识别时比较多个P值来确定测试样本的分类,使其很容易一次性应用于多分类识别问题。为对扩展后的模型性能进行评估,将其应用于经典的模式识别-人脸识别。实验结果表明,扩展后的置信机器具有良好的分类性能,当每类训练集样本增加到6个时,识别率已高于96%。
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关键词
置信机器
多分类识别
正反类
人脸识别
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Keywords
Transductive Confidence Machine（TCM）
recognition of multi-classification
positive and negative classes
face recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于XYZ/SE的软件部分正确性验证
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作者
张锦
刘曼霞
赵二群
柳军飞
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机构
湖南师范大学数学与计算机科学学院
湖南大学信息科学与工程学院
北京大学国家软件工程研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第14期46-50,共5页
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基金
863重点课题(No.2009AA010314)
国家自然科学基金(No.60901080)
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文摘
针对软件形式化描述和正确性验证研究中存在的问题,提出了基于XYZ/SE的统一框架研究该问题。在该框架下,基于逐步求精思路对软件进行抽象;对软件整体进行形式化描述和部分正确性验证;对抽象得到的软件各部分进行形式化描述和部分正确性验证;进行调整和验证,即:如果推导结果与预期不一致,则需要重写相关程序或者回溯检查推导过程是否存在错误,直至程序部分正确性得到验证为止。以国库信息处理系统为对象,分析了基于XYZ/SE的统一框架性能。分析表明,基于该框架能够对软件的不同抽象层次进行规范描述,实现从抽象(静态语义)到具体(动态语义)的平滑过渡。同时,基于XYZ/SE的统一框架也可以表示Hoare逻辑推演规则。
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关键词
形式化描述
部分正确性验证
结构化XYZ/E
国库信息处理系统
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Keywords
formal description
partial correctness verification
structural XYZ/SE
treasury information process system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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