纳米银基神经形态网络的制备与应用研究进展

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作者 韩坤原 柳凤琦 叶益聪 《材料导报》 北大核心 2025年第19期166-176,共11页

随着大数据和人工智能技术的快速发展,提升数据处理效率的需求日益增加。除了优化算法外,开发基于物理形态的新型计算元件也能减少算法迭代。纳米银基神经形态网络是一种以银纳米材料为结构单元构筑形成的类神经网络框架,能够模拟人体... 随着大数据和人工智能技术的快速发展,提升数据处理效率的需求日益增加。除了优化算法外,开发基于物理形态的新型计算元件也能减少算法迭代。纳米银基神经形态网络是一种以银纳米材料为结构单元构筑形成的类神经网络框架,能够模拟人体神经系统对信息进行处理,因而在神经形态计算和类脑计算领域具有极高的应用潜力。为确保其稳定运行和制备方便,研究人员对其材料体系和制备工艺进行了一系列改进。基于近年来国内外纳米银基神经形态网络的发展现状,本文根据不同的材料体系,重点介绍了神经形态网络的制备方法,如滴涂法、随机铜种子诱导自组装法以及规则阵列铜种子自组装法等,总结了纳米银基神经形态网络的应用现状,并对其未来发展和应用前景进行展望。 展开更多

关键词 纳米银 神经形态网络 自组装 非线性映射 无机突触 忆阻器 原子开关

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新型模糊形态神经网络及其应用研究 被引量：2

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作者 程科 王士同 杨静宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第21期72-74,152,共4页

该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结... 该文在简要介绍形态学神经网络(MorphologicalNeuralNetwork,简称MNN)的基础上,提出了一种新型的模糊形态学神经网络,给出了其相应的模型。结合实例,比较了常见BP网络、形态学BP神经网络和模糊形态BP神经网络的训练结果和性能。实验结果表明,这种新型的神经网络具有较高的识别率和适应能力,同时此新型神经网络的提出丰富了神经网络模糊技术的研究。 展开更多

关键词 形态学神经网络 模糊形态神经网络

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模糊格构造型形态神经网络 被引量：3

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作者 李兵 董俊 +1 位作者 刘鹏远 米双山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期319-327,共9页

针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评... 针对构造型形态神经网络(CMNN)决策函数的局限性,提出了一种模糊格构造型形态神经网络(FLCMNN);该模型在利用训练好的CMNN进行分类时,引入模糊格包容性测度计算测试样本属于各超盒的隶属度值.采用仿真数据集对提出的FL-CMNN模型进行了评价,并与原始的CMNN和传统的人工神经网络、支持向量机、最近邻分类器进行了对比;试验结果表明,FL-CMNN在测试精度上明显优于原始的CMNN,训练时间远远低于传统的神经网络和支持向量机,而分类精度丝毫不亚于传统的神经网络和支持向量机. 展开更多

关键词 数学形态学 形态神经网络 模糊格 模式识别

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基于形态神经网络的高分辨率卫星影像车辆检测 被引量：10

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作者 余勇 郑宏 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期189-193,共5页

提出了一种从高分辨率全色卫星影像中提取车辆目标的形态神经网络方法．在这种方法中，使用了形态共享权神经网络（MSNN）把道路上的图像像素点集区分为车辆目标和非车辆目标．为了提高搜索效率和减少误检报警，还设计了一种形态预处理... 提出了一种从高分辨率全色卫星影像中提取车辆目标的形态神经网络方法．在这种方法中，使用了形态共享权神经网络（MSNN）把道路上的图像像素点集区分为车辆目标和非车辆目标．为了提高搜索效率和减少误检报警，还设计了一种形态预处理算法来获取候选兴趣域．文中采用0．6m分辨率的QuickBird全色数据进行了实验，实验结果表明提出的方法具有较好的检测性能． 展开更多

关键词 车辆检测 形态神经元网络 高分辨率卫星图像

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基于构造性形态学神经网络的一种提升算法 被引量：1

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作者 邓文豪 金炜东 吴旭东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期140-143,198,共5页

构造性形态学神经网络算法(CMNN)是一种数学形态学与传统的神经网络模型相结合的一种非线性神经网络,有较强的实用性。其训练算法根据形态学联想记忆而来,在测试过程中采用形态学算子将测试样本归类于训练得到的超盒之中。由于其测试过... 构造性形态学神经网络算法(CMNN)是一种数学形态学与传统的神经网络模型相结合的一种非线性神经网络,有较强的实用性。其训练算法根据形态学联想记忆而来,在测试过程中采用形态学算子将测试样本归类于训练得到的超盒之中。由于其测试过程无法正确地将落在超盒外的样本进行分类,后有人提出了一种基于模糊格的形态学神经网络(FL-CMNN),该算法用样本与超盒的隶属度判断提高了原CMNN算法的分类效果,但增加了算法的复杂程度且分类效果不稳定。这里提出一种基于构造性形态学神经网络算法的提升算法(LCMNN),该算法继承了原有的形态学算子运算速度快的优点且能够将落在超盒之外的样本进行准确地归类。数值实验表明,基于构造性形态学神经网络算法的提升算法(LCMNN)与其他几种算法相比,能够达到最好的分类效果,而且简单易行,计算时间少。 展开更多

关键词 构造性形态学神经网络 提升算法 分类

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采用形态神经网络背景自适应预测的图像弱小目标检测 被引量：6

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作者 张宇 吴宏刚 +1 位作者 陈跃斌 李在铭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期289-291,共3页

提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标。目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号。... 提出一种有效的背景杂波预测形态神经网络模型,用于检测图像数据中的弱小目标。目标被假设为只有很小的空域扩展度,而且淹没于强背景杂波干扰中。通过形态神经网络,杂波背景被准确地估计并从输入数据中去除,只剩下残留噪声和目标信号。采用扩展输入层数据的办法修正了传统的形态开、闭运算三层前馈BP网络模型。为了跟踪包含不同子结构的复杂背景,原始图像被划分为多个子块,并在相应的子块中选择训练样本对结构元进行优化。对真实图像数据的计算机仿真表明该算法在性能上优于其他传统算法。 展开更多

关键词 形态神经网络 背景杂波预测 结构元 目标检测

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利用动态核的形态联想记忆网络的研究 被引量：11

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作者 吴锡生 黄少芳 王士同 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第11期2907-2909,共3页

在文献[1]的基础上,提出了一个基于动态核的形态联想记忆网络方法,特点是同一幅图像,如果其所含的噪声情况不同,则其核也将不同,从而较好地解决了图像含有随机噪声时的联想记忆问题。实验证明,此方法具有良好的性能,双向联想记忆的准确... 在文献[1]的基础上,提出了一个基于动态核的形态联想记忆网络方法,特点是同一幅图像,如果其所含的噪声情况不同,则其核也将不同,从而较好地解决了图像含有随机噪声时的联想记忆问题。实验证明,此方法具有良好的性能,双向联想记忆的准确率优于文献[1]中介绍的方法。 展开更多

关键词 联想记忆 形态学 形态学神经网络 核动态核

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新模糊形态学联想记忆网络的初步研究 被引量：27

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作者 王敏 王士同 吴小俊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期690-693,共4页

人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题 .重点研究了联想记忆网络 ,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络 ,即模糊形态学联想记忆网络FMAM .它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同 .文中分析了... 人工神经网络理论已经被成功地应用于各种不同的模式识别问题 .重点研究了联想记忆网络 ,提出了一种新的基于形态学和模糊运算的联想记忆网络 ,即模糊形态学联想记忆网络FMAM .它与经典联想记忆和模糊联想记忆FAM有显著不同 .文中分析了FMAM的记忆能力和抗腐蚀 /膨胀噪声的能力 .自联想FMAM具有无限存储能力 ,能保证完全回忆 ,并且回忆在一步内完成 ,可模糊性解释等 . 展开更多

关键词 自联想记忆 数学形态学 形态学联想记忆 形态学神经网络

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形态学联想记忆框架研究 被引量：25

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作者 冯乃勤 刘春红 +2 位作者 张聪品 徐久成 王双喜 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期157-166,共10页

形态学联想记忆(MAM)是一类极为新颖的人工神经网络.典型的MAM实例对象包括:实域MAM(RMAM)、复域MAM(CMAM)、双向MAM(MBAM)、模糊MAM(FMAM)、增强的FMAM(EFMAM)、模糊MBAM(FMBAM)等.它们虽有许多诱人的优点和特点,但有相同的形态学理论... 形态学联想记忆(MAM)是一类极为新颖的人工神经网络.典型的MAM实例对象包括:实域MAM(RMAM)、复域MAM(CMAM)、双向MAM(MBAM)、模糊MAM(FMAM)、增强的FMAM(EFMAM)、模糊MBAM(FMBAM)等.它们虽有许多诱人的优点和特点,但有相同的形态学理论基础,本质上是相通的,将其统一在一个MAM框架中是可能的.同时,联想记忆统一框架的建立也是当前的研究重点和难点之一.为此作者构建了一个形态学联想记忆框架.文中首先分析MAM类的代数结构,奠定可靠的MAM框架计算基础;其次,分析MAM类的基本操作和共同特征,抽取它们的本质属性和方法,引入形态学联想记忆范式和算子;最后,提炼并证明主要的框架定理.该框架的意义在于:(1)从数学的角度将MAM对象统一在一起,从而能以更高的视角揭示它们的特性和本质;(2)有助于发现一些新的形态学联想记忆方法,从而解决更多的联想记忆、模式识别、模糊推理等问题. 展开更多

关键词 形态学神经网络 形态学联想记忆 范式 算子 框架

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带树突的多层形态感知器的交叉覆盖设计算法 被引量：1

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作者 胡金滨 邓伟 董恩清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第29期30-32,74,共4页

带树突结构的形态感知器是用格代数的方法对样本集进行分类的。树突结构目前被认为是实现逻辑运算最基本的自主计算单元,引入树突计算过程的神经元也就更接近于实际的生物神经元,具有很强的计算能力。论文根据树突过程的几何意义,通过... 带树突结构的形态感知器是用格代数的方法对样本集进行分类的。树突结构目前被认为是实现逻辑运算最基本的自主计算单元,引入树突计算过程的神经元也就更接近于实际的生物神经元,具有很强的计算能力。论文根据树突过程的几何意义,通过用树突输出的方框代替覆盖算法中的“球形领域”,提出一种适于多层形态感知器学习的算法,叫做形态交叉覆盖算法,并在此基础上给出一种带树突结构的多层形态感知器模型。三个著名分类问题的实验结果很好地证明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 形态神经网络 覆盖算法 树突

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动态核的形态分解联想算法及抗随机噪声研究 被引量：1

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作者 王宇辉 吴锡生 王士同 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第14期3449-3452,共4页

在灰度图像分解算法和动态核形态联想记忆网络的基础上,提出了一种新的联想记忆算法——动态核的形态分解联想算法。该方法显著地提高了联想记忆抗随机噪声的能力,较好地解决了灰度图像在含噪时的联想记忆和识别的问题,从而给出了一种... 在灰度图像分解算法和动态核形态联想记忆网络的基础上,提出了一种新的联想记忆算法——动态核的形态分解联想算法。该方法显著地提高了联想记忆抗随机噪声的能力,较好地解决了灰度图像在含噪时的联想记忆和识别的问题,从而给出了一种恢复含噪灰度图像的途径,并把该方法推广到了彩色图像的处理。通过实验,验证了该方法的良好性能,取得了理想的结果。 展开更多

关键词 动态核 形态分解联想算法 形态学神经网络 随机噪声 识别匹配

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