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基于生物脉冲信号的视觉神经编码验证方法研究
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作者 张燚钧 刘健 黄铁军 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期317-326,共10页
研究界对如何对神经编码模型的性能度量还没有达成一个统一的评价标准。现有的主要编码度量方法是对神经编码模型的编码响应与真实生理响应之间的相似度进行度量。该文提出一种通过神经解码验证神经编码模型性能的方法。基于此方法构建... 研究界对如何对神经编码模型的性能度量还没有达成一个统一的评价标准。现有的主要编码度量方法是对神经编码模型的编码响应与真实生理响应之间的相似度进行度量。该文提出一种通过神经解码验证神经编码模型性能的方法。基于此方法构建了包括传统编码度量方法和神经解码度量方法的视觉脉冲信号编码验证框架,并基于动态视觉刺激下采集的蝾螈视网膜神经节细胞(RGC)脉冲信号数据集对此框架进行了实验验证。选择了具有动态视觉刺激脉冲响应编码能力的编码模型与性能先进的神经解码模型作为标准度量模型。实验从不同神经编码方式和不同维度全面地对3种神经编码模型的编码性能进行了度量。此外,实验结果表明,脉冲频率编码和脉冲计数编码两种编码方式对脉冲编码性能存在不可忽略的影响。 展开更多
关键词 神经编码 神经解码 视觉系统 类脑视觉
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利用生物声纳中双耳多普勒效应探讨定量神经编码
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作者 钱鸣奇 覃曦 +2 位作者 刘淑芳 张宏 童勤业 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期195-200,共6页
为了探讨不稳定的生物神经系统检测变化信号的方法,以及变化信号与神经系统输出脉冲的定量关系,本研究基于神经元模型(H-H方程),用计算机仿真研究生物声纳对双耳多普勒效应的处理机制。双耳多普勒效应差可以确定运动物体的运动方向,由... 为了探讨不稳定的生物神经系统检测变化信号的方法,以及变化信号与神经系统输出脉冲的定量关系,本研究基于神经元模型(H-H方程),用计算机仿真研究生物声纳对双耳多普勒效应的处理机制。双耳多普勒效应差可以确定运动物体的运动方向,由于双耳检测到的频率差别非常小,因此神经系统必须具有很高的信号分辨能力。本研究的仿真分析结果,证明神经系统存在高灵敏地区分多普勒信号的可能性,讨论了神经系统实现"定量"处理的可能性。 展开更多
关键词 多普勒效应 生物声纳 神经编码 序空间 圆映射
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抑制性神经元作用下相位神经编码的神经动力学分析 被引量:1
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作者 刘艳 王如彬 +1 位作者 张志康 焦贤发 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1-7,17,共8页
在考虑抑制性神经元作用的情况下,利用随机相变动力学理论对由神经振子群组成的神经网络进行相位编码的分析研究。建立一种抑制性神经元耦合作用下的随机非线性相变动力学模型,并依据所建立的模型对其自发活动以及在刺激作用下的动态演... 在考虑抑制性神经元作用的情况下,利用随机相变动力学理论对由神经振子群组成的神经网络进行相位编码的分析研究。建立一种抑制性神经元耦合作用下的随机非线性相变动力学模型,并依据所建立的模型对其自发活动以及在刺激作用下的动态演化过程进行数值分析。研究结果表明网络中抑制性神经元的存在能够降低兴奋性神经振子集群的数密度的幅值,并且抑制性神经元耦合系数的增大能够控制兴奋性神经振子集群的变化趋势。在刺激条件下,随着刺激强度的变化能够改变神经振子的发放频率。还考察了不同刺激情况下的相位编码的数密度演化。 展开更多
关键词 兴奋性神经振子集群 抑制性神经振子集群 平均数密度 FPK方程 相位神经编码
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视知觉条件下步态运动的神经编码综述
4
作者 朱凤云 王如彬 潘晓川 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第21期87-95,共9页
神经编码理论的研究,对于了解大脑内部工作机制以及对于人工智能、脑-机接口等技术的应用前景都具有重要意义。通过分析目前常用的几种视知觉神经编码的原理、方法,评价它们各自的优缺点,发现无论是单个神经元层次上还是多个神经元层次... 神经编码理论的研究,对于了解大脑内部工作机制以及对于人工智能、脑-机接口等技术的应用前景都具有重要意义。通过分析目前常用的几种视知觉神经编码的原理、方法,评价它们各自的优缺点,发现无论是单个神经元层次上还是多个神经元层次上,甚至是网络层次上的编码方式,由于神经元之间复杂的非线性耦合方式,用计算模型来描述视知觉功能都存在一定的困难。基于这样一种研究现状,进一步分析了一种新的简单有效的编码方式-神经能量编码,此编码与现有的其他编码相互结合,有望解决原有编码所无法解决或无法解释的问题。在应用方面介绍了视知觉条件下的步态运动输出控制,分析讨论了目前人体步态运动控制的原理、研究方法及其面临的挑战。 展开更多
关键词 神经编码 能量编码 编码 视觉 -运动整合 步态运动
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面向生物视觉的神经编码模型研究:进展与挑战
5
作者 贾杉杉 余肇飞 +1 位作者 刘健 黄铁军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2689-2698,共10页
视觉系统通过神经元将丰富且密集的动态视觉刺激编码成时变的神经响应。探寻视觉刺激与神经响应之间函数关系是理解神经编码机理的一种常见手段。该文首先介绍了视觉系统的神经编码模型,归纳为两类:生物物理编码模型和人工神经网络编码... 视觉系统通过神经元将丰富且密集的动态视觉刺激编码成时变的神经响应。探寻视觉刺激与神经响应之间函数关系是理解神经编码机理的一种常见手段。该文首先介绍了视觉系统的神经编码模型,归纳为两类:生物物理编码模型和人工神经网络编码模型。然后介绍了各种模型的参数估计方法。通过对比各种模型的特性,总结了各自的优势、应用场景及所存在问题。最后,对视觉编码研究的现状以及未来面对的挑战进行了展望。 展开更多
关键词 类脑视觉 生物视觉系统 生物物理编码模型 人工神经网络编码模型 系统辨识
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基于投影梯度下降的多编码神经网络治疗肽功能预测研究
6
作者 冉琴 阮小利 +2 位作者 徐婧 李少波 胡丙齐 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期134-139,共6页
在生物医学领域,治疗肽作为传统抗生素药物的有效替代品,因其低毒性、高吸收率和高生物活性而被广泛应用于疾病治疗。然而,目前从深度学习的角度预测肽功能的研究还仍有较大改进空间。因此,基于公开的多功能治疗肽数据集,提出了一种基... 在生物医学领域,治疗肽作为传统抗生素药物的有效替代品,因其低毒性、高吸收率和高生物活性而被广泛应用于疾病治疗。然而,目前从深度学习的角度预测肽功能的研究还仍有较大改进空间。因此,基于公开的多功能治疗肽数据集,提出了一种基于投影剃度下降的多编码神经网络(PrMFTP-PGD)。首先,结合了多头注意力机制的多编码器提取输入向量的特征并获得较好的表示能力。然后,引入线性注意力机制进一步增强对特征的表示和提取能力。最后,通过投影梯度下降的对抗训练缓解多功能治疗肽数据集中固有的类不平衡问题。在独立测试集上与MPMAB,MLBP,PrMFTP,SP-RNN和ETFC方法进行比较,在精确率、覆盖率、准确率和绝对正确率指标中最大分别提升了2.55%,2.81%,2.59%和2.39%,结果表明,所提方法能够增强模型捕捉序列特征的能力,以更好地对多功能治疗肽进行预测。 展开更多
关键词 多功能治疗肽 功能预测 多标签分类 编码神经网络 深度学习
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神经元放电串中所含信息的编码理论和分析方法 被引量:13
7
作者 陈力超 顾蕴辉 《生理科学进展》 CAS CSCD 北大核心 1999年第2期101-106,共6页
神经系统内信息传递靠神经元接替完成:化学突触处的传递依靠神经递质,而神经纤维进行长距离信息传递则靠动作电位的传导。如何提取和分析神经元放电串中隐含的信息是神经科学、信息科学等多门学科的重要课题,但迄今尚缺乏理想的手段... 神经系统内信息传递靠神经元接替完成:化学突触处的传递依靠神经递质,而神经纤维进行长距离信息传递则靠动作电位的传导。如何提取和分析神经元放电串中隐含的信息是神经科学、信息科学等多门学科的重要课题,但迄今尚缺乏理想的手段。本文简要介绍了主要的信息编码理论和分析方法的优越性和局限性,及其研究的进展。 展开更多
关键词 神经 放电串 神经编码 相关分析 混沌
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小鼠海马神经网络对情景体验进行实时编码的功能单元的发现与鉴别 被引量:2
8
作者 林龙年 Remus Osan +5 位作者 Shy Shoham 金文军 左文琪 钱卓 梅兵 陈桂芬 《华东师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第Z1期208-216,共9页
为了在神经网络层次上研究大脑对情景记忆信息实时编码的原理,我们创制了96通道微电极阵列系统.利用该系统,在小鼠经历惊吓事件过程中,对其大脑海马区多达260个神经元的放电活动进行了同步观察和记录.我们发现,惊吓情景刺激促发了小... 为了在神经网络层次上研究大脑对情景记忆信息实时编码的原理,我们创制了96通道微电极阵列系统.利用该系统,在小鼠经历惊吓事件过程中,对其大脑海马区多达260个神经元的放电活动进行了同步观察和记录.我们发现,惊吓情景刺激促发了小鼠海马CAI区神经元的放电模式发生改变,且这种改变与惊吓事件的特性及发生环境密切相关.运用统计学中的模式判别法。这些神经元的放电活动在低维空间形成了明显的集群式编码模式.进一步运用“移动窗口扫描”法,我们不仅能观察到神经网络实时编码的动态变化过程,而且能追踪惊吓事件之后记忆痕迹在神经元网络上的再现轨迹及次数.我们的分析表明:大脑海马CA1区神经网络的编码能力来自于由一系列神经元簇组成的功能性编码单元,神经元簇中的各神经元个体通过协同放电,从而克服了单一神经元放电的随机可变性,使对外界信息的实时编码获得稳定的高信噪比.这些功能性编码单元集群的激活形式能转换为具有实时性的一串串二进制数码,这一转换使不同动物大脑对各种行为事件获得了简明而通用的分类与编码. 展开更多
关键词 情景记忆 神经元簇 神经编码 惊吓 细胞集群
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去极化刺激强度对小鼠大脑皮层γ氨基丁酸能神经元内在特性和编码能力的影响
9
作者 王其一 申林 +1 位作者 倪虹 祝延 《上海交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期896-901,共6页
目的研究小鼠大脑皮层γ氨基丁酸(GABA)能神经元活动的内在特性和编码能力随去极化刺激强度的增加而发生的动态变化。方法出生后15~22 d的FVB-Tg(Gad GFP)45704 Swn/J小鼠断头取脑,将脑片进行体外培养,运用Axoclamp-2B放大器全细胞记... 目的研究小鼠大脑皮层γ氨基丁酸(GABA)能神经元活动的内在特性和编码能力随去极化刺激强度的增加而发生的动态变化。方法出生后15~22 d的FVB-Tg(Gad GFP)45704 Swn/J小鼠断头取脑,将脑片进行体外培养,运用Axoclamp-2B放大器全细胞记录方法记录内在特性和编码参数。观察随去极化刺激强度的增加(分为阈刺激强度×0.7、×0.85、×1、×1.25组),小鼠大脑皮层GABA能神经元绝对不应期(ARP)、动作电位间距(ISI)和动作电位发放峰时程标准差(SDST)的变化;分析大脑皮层GABA能神经元ARP与ISI和SDST间的关系。结果随着去极化刺激强度的增加,小鼠大脑皮层GABA能神经元群集发放动作电位的发放容量增加,ARP、ISI和SDST均显著缩短(P<0.01)。阈刺激强度×0.7、×0.85、×1、×1.25各组ARP与ISI之间均呈线性关系(r2分别为0.9、0.91、0.82和0.84,均P<0.05),ARP与SDST之间也均呈线性关系(r2分别为0.97、0.98、0.93和0.89,均P<0.05)。结论随着去极化刺激强度的增加,大脑皮层GABA能神经元发放动作电位的ARP缩短,使其发放群集动作电位和编码神经信息的能力增强。加强对大脑皮层GABA能神经元刺激程度更有利于神经系统功能保持稳态。 展开更多
关键词 大脑皮层 GABA能神经 去极化刺激 神经编码 小鼠
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基于强制稀疏自编码神经网络的作战态势评估方法研究 被引量:22
10
作者 郭圣明 贺筱媛 +1 位作者 吴琳 胡晓峰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期772-784,800,共14页
针对传统数据挖掘方法无法解决态势评估中防空体系特征自主挖掘和生成机理分析的问题,提出一种基于强制自编码神经网络的态势评估方法。结合大数据与复杂网络技术,构建强制自编码深度学习网络模型,形式化描述体系能力指标之间的级联涌... 针对传统数据挖掘方法无法解决态势评估中防空体系特征自主挖掘和生成机理分析的问题,提出一种基于强制自编码神经网络的态势评估方法。结合大数据与复杂网络技术,构建强制自编码深度学习网络模型,形式化描述体系能力指标之间的级联涌现关系,在战场态势预测分析的基础上,进一步深入分析体系能力生成机理及贡献度,并通过仿真数据对模型进行验证。该模型对体系能力指标涌现的形式化描述,不仅体现了涌现过程的非线性、不确定性等复杂性特征,还赋予指标体系相对明确的物理含义,为辅助指挥员深入认知复杂战场态势提供了可行的方法手段。 展开更多
关键词 态势评估 先验知识 强制稀疏自编码神经网络 涌现效应 贡献度
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基于栈式自编码神经网络的包衣单籽粒玉米品种识别 被引量:8
11
作者 李浩光 李卫军 +3 位作者 覃鸿 于丽娜 于云华 逄燕 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期422-428,共7页
常规近红外定性识别研究中,玉米籽粒为表皮裸露状态,未经种衣剂覆盖处理,但是在实际农业生产中,为抵御病虫害侵袭,提高玉米种子发芽率,达到保产增产的功效,玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样,对近红外光谱具有一定的... 常规近红外定性识别研究中,玉米籽粒为表皮裸露状态,未经种衣剂覆盖处理,但是在实际农业生产中,为抵御病虫害侵袭,提高玉米种子发芽率,达到保产增产的功效,玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样,对近红外光谱具有一定的吸收,因此种衣剂对近红外定性识别具有干扰作用。本文针对种衣剂对玉米品种识别准确性影响的问题,提出了一种基于栈式自编码神经网络(SAE)的近红外光谱定性建模方法。首先采用无种衣剂玉米籽粒光谱作为训练集,通过栈式自编码无监督学习算法与softmax分类器构建栈式自编码网络定性分析模型,再利用所建模型对有种衣剂玉米籽粒进行品种识别。实验结果表明,基于SAE的建模方法能够将种衣剂对玉米籽粒识别率的影响降低至3%以内。 展开更多
关键词 玉米 品种识别 栈式自编码神经网络 种衣剂
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基于深度降噪自编码神经网络的中国大陆地壳厚度反演 被引量:2
12
作者 程先琼 蒋科植 《地震学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期34-47,I0001,共15页
本文采用基于数据驱动的深度降噪自编码网络构建了瑞雷面波群速度、相速度频散特性与地壳厚度的正反演函数关系,并利用最新频散模型反演了中国大陆的地壳厚度。对于神经网络架构体系的评价,除了考虑传统意义上的测试误差、训练误差之外... 本文采用基于数据驱动的深度降噪自编码网络构建了瑞雷面波群速度、相速度频散特性与地壳厚度的正反演函数关系,并利用最新频散模型反演了中国大陆的地壳厚度。对于神经网络架构体系的评价,除了考虑传统意义上的测试误差、训练误差之外,本文还用已知物理原理的正演结果与网络预测结果进行比较;在设计网络构架时,同时考虑地球模型和面波频散的正反演问题,即解码过程对应正演过程,编码过程对应反演过程。另外,针对观测频散数据包含噪声的特点,对训练样本加噪声,使解码器解码出无噪声输入,以达到对观测数据降噪的目的。对网络各种参数多次调试、分析再优化组合,最终获得稳健的神经网络,并据此反演出中国大陆的地壳厚度。本研究结果与已有的不同手段得到的地壳厚度模型的吻合度较高,表明深度降噪自编码神经网络能很好地揭示面波频散与地壳厚度之间的非线性关系,是利用面波频散反演地壳厚度的一种可行的和可信的方法。 展开更多
关键词 深度学习 降噪 编码神经网络 中国大陆 地壳厚度
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基于深度卷积自编码神经网络的手写数字识别研究 被引量:23
13
作者 曾文献 孟庆林 郭兆坤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1239-1243,共5页
针对提高不同笔体下的手写识别准确率进行了研究,将深度卷积神经网络与自动编码器相结合,设计卷积自编码器网络层数,形成深度卷积自编码神经网络。首先采用双线性插值方法分别对MNIST数据集与10000幅自制中国大学生手写数字图片进行图... 针对提高不同笔体下的手写识别准确率进行了研究,将深度卷积神经网络与自动编码器相结合,设计卷积自编码器网络层数,形成深度卷积自编码神经网络。首先采用双线性插值方法分别对MNIST数据集与10000幅自制中国大学生手写数字图片进行图像预处理,然后使用单一MNIST数据集对深度卷积自编码神经网络进行训练与测试;最后使用MNIST与自制数据集中5000幅图片混合,再次训练该网络,对另外5000幅图片进行测试。实验数据表明,所提深度卷积自编码神经网络在MNIST测试集正确率达到99.37%;且5000幅自制数据集模型测试正确率达99.33%,表明该算法实用性较强,在不同笔体数字上得到了较高的识别准确率,模型准确有效。 展开更多
关键词 卷积自编码神经网络 双线性插值 手写数字识别 深度学习
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一种基于降噪自编码神经网络的积雪产品去云方法 被引量:1
14
作者 张永宏 陈帅 +2 位作者 王剑庚 朱灵龙 陈诗伟 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期169-179,共11页
目前应用最为广泛的积雪覆盖区域图(SCA)可由中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取,常被用于积雪覆盖时空变化的研究中.由于受云遮挡的影响,MODIS积雪产品存在较大区域的数据缺失.为了消除云遮挡的影响,本文构建一种降噪自编码神经网络模型,... 目前应用最为广泛的积雪覆盖区域图(SCA)可由中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取,常被用于积雪覆盖时空变化的研究中.由于受云遮挡的影响,MODIS积雪产品存在较大区域的数据缺失.为了消除云遮挡的影响,本文构建一种降噪自编码神经网络模型,建立雪粒径与复杂地形、土地覆盖类型之间的复杂的映射关系,实现云下积雪参数的补全,提高积雪产品的覆盖面积.本文选取开都河流域为研究区域,将MODIS反演得到的积雪产品数据与地形地物数据结合,并通过降噪自编码神经网络(Denoising Autoencoder Artificial Neural Network)、极值雪线法相结合的方法来定量地回归补全高山复杂地形下由于云覆盖导致的积雪缺失数据,从而得到无缺失的逐日雪盖数据.其中,降噪自编码神经网络融合多特征数据,建立地形特征与雪粒径数据之间的非线性映射关系,从而来补全云层下的雪粒径数据;极值雪线法主要用来去除低海拔地区误报值,进一步提高雪盖提取精度.采用MODIS积雪产品对去云结果开展精度验证,本文所提出的去云方法的精度超过86%,有效地提高了雪盖提取精度.因此,本文所提的算法可以有效地去除复杂地形区域的云覆盖. 展开更多
关键词 降噪自编码神经网络 极值雪线法 复杂地形 去云
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用于旋转机械状态趋势预测的量子注意力循环编码解码神经网络 被引量:1
15
作者 李锋 程阳洋 +1 位作者 陈勇 汤宝平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第21期2573-2582,共10页
提出了基于量子注意力循环编码解码神经网络(QAREDNN)的旋转机械状态趋势预测方法。在QAREDNN中,引入注意力机制以同时重构QAREDNN的编码器和解码器,使QAREDNN能够充分挖掘和重视重要信息,并抑制冗余信息的干扰,从而获得更好的非线性逼... 提出了基于量子注意力循环编码解码神经网络(QAREDNN)的旋转机械状态趋势预测方法。在QAREDNN中,引入注意力机制以同时重构QAREDNN的编码器和解码器,使QAREDNN能够充分挖掘和重视重要信息,并抑制冗余信息的干扰,从而获得更好的非线性逼近能力;采用量子神经元构建了一种活性值和权值由量子旋转矩阵代替的量子门限循环单元(QGRU),QGRU不仅能够更加精细地遍历解空间,还具有大量的多重吸引子,因此QGRU能代替传统编码器和解码器中的循环单元以提高QAREDNN的泛化能力和响应速度;通过引入Levenberg-Marquardt(LM)法来提高QAREDNN的量子旋转矩阵的旋转角和注意力参数的更新速度。滚动轴承状态趋势预测实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 量子注意力循环编码解码神经网络 注意力机制 量子神经 状态趋势预测 旋转机械
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炒酸枣仁对焦虑大鼠基底外侧杏仁核神经元信息编码动态变化的影响 被引量:3
16
作者 华伊 张正一 +3 位作者 王艳艳 黄莉莉 叶晓楠 李廷利 《医药导报》 CAS 北大核心 2021年第10期1337-1342,共6页
目的探讨炒酸枣仁对焦虑大鼠基底外侧杏仁核(BLA)神经元信息编码的动态变化的干预作用。方法将SD雄性大鼠随机分为模型对照组与炒酸枣仁组,灌胃给予炒酸枣仁组大鼠炒酸枣仁水煎液(17.5 g·kg-1),模型对照组给予同等体积纯化水,每日1... 目的探讨炒酸枣仁对焦虑大鼠基底外侧杏仁核(BLA)神经元信息编码的动态变化的干预作用。方法将SD雄性大鼠随机分为模型对照组与炒酸枣仁组,灌胃给予炒酸枣仁组大鼠炒酸枣仁水煎液(17.5 g·kg-1),模型对照组给予同等体积纯化水,每日1次,连续7 d。每日给药0.5 h后采用旷场实验方法和在体多通道神经同步记录技术,监测两组大鼠的行为学及BLA区神经元信息编码。结果随测试时间的增加,大鼠的探索行为逐渐减少,焦虑样行为逐渐减少,BLA区神经元动作电位放电频率在1~2 d上升,2~7 d持续下降。与模型对照组比较,炒酸枣仁组大鼠进入中央格次数在第1天明显增加(P<0.01);中央格运动时间在第1~3,6天明显增加(P<0.05或P<0.01);中央格/总运动时间(%)在第1,3,5~7天明显增加(P<0.05或P<0.01);BLA区NeuronⅠ的动作电位放电频率增加值在第1,3~6天明显减少(P<0.05或P<0.01);NeuronⅡ的动作电位放电频率增加值在第1,3,4,6,7天明显减少(P<0.05或P<0.01)。结论重复暴露于旷场环境中大鼠建立习惯化学习,表现为运动性逐渐降低、焦虑水平逐渐下降、BLA区神经元动作电位放电频率先增加后下降。炒酸枣仁能明显降低大鼠的焦虑样行为,具有一定的抗焦虑作用,其作用机制与抑制BLA区神经元动作电位的过度放电、改变BLA区神经元信息编码有关。 展开更多
关键词 炒酸枣仁 焦虑 基底外侧杏仁核 神经元信息编码 旷场实验
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神经信息编码研究的现状与进展 被引量:1
17
作者 朱雅婷 王如彬 +1 位作者 倪力 王梓印 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第21期1-9,共9页
神经信息编码的研究有助于了解神经系统的工作机制。实验与理论的综合发展不断丰富着编码模式的种类,因此对编码现状进行分析探究是十分重要的。将着重阐述感受器中的编码、发放率编码与时间编码、群编码、能量编码。试图比较不同层次... 神经信息编码的研究有助于了解神经系统的工作机制。实验与理论的综合发展不断丰富着编码模式的种类,因此对编码现状进行分析探究是十分重要的。将着重阐述感受器中的编码、发放率编码与时间编码、群编码、能量编码。试图比较不同层次编码的动力学特征与各自的优缺点,从而评估它们的适用系统,找出适用范围广泛的有效的编码和解码的方法。这将对了解大脑的内部工作机制和人工智能的应用前景具有不可估量的作用和巨大的影响。 展开更多
关键词 感受器编码 发放率编码 时间编码 编码 神经能量编码
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基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型 被引量:2
18
作者 侯坤池 王楠 +3 位作者 张可佳 宋蕾 袁琪 苗凤娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1071-1074,1104,共5页
联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有的联邦学习框架仅适用于监督学习,即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取,联邦学习模型训练的前... 联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以使得各客户端在不分享隐私数据的前提下共同建立共享模型。然而现有的联邦学习框架仅适用于监督学习,即默认所有客户端数据均带有标签。由于现实中标记数据难以获取,联邦学习模型训练的前提假设通常很难成立。为解决此问题,对原有联邦学习进行扩展,提出了一种基于自编码神经网络的半监督联邦学习模型ANN-SSFL,该模型允许无标记的客户端参与联邦学习。无标记数据利用自编码神经网络学习得到可被分类的潜在特征,从而在联邦学习中提供无标记数据的特征信息来作出自身贡献。在MNIST数据集上进行实验,实验结果表明,提出的ANN-SSFL模型实际可行,在监督客户端数量不变的情况下,增加无监督客户端可以提高原有联邦学习精度。 展开更多
关键词 联邦学习 半监督学习 隐私保护 编码神经网络
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基于栈式降噪自编码神经网络的车牌字符识别 被引量:16
19
作者 贾文其 李明 +1 位作者 朱美强 王军 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第3期751-756,共6页
为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进... 为解决复杂自然场景下车牌字符受噪声等影响识别困难的问题,提出一种基于栈式降噪自编码神经网络的车牌识别方法。基于降噪自编码模型重构思想自动提取相关特征,通过使用无监督逐层贪婪预训练和有监督微调的方法对深度自编码神经网络进行训练,对复杂环境下低质量的车牌字符图像具有较好的鲁棒性能。与浅层的机器学习算法、传统栈式自编码神经网络和卷积神经网络相比,栈式降噪自编码神经网络有较好的字符识别性能。基于实际道口电子警察采集的车牌图像测试集的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 车牌字符识别 栈式降噪自编码神经网络 重构 逐层贪婪预训练 微调
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基于栈式自编码神经网络对高光谱遥感图像分类研究 被引量:15
20
作者 张国东 周浩 +2 位作者 方淇 张露 杨峻 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第5期450-456,共7页
为了有效利用高光谱遥感图像中的波段信息,提高高光谱遥感图像分类的精确度,本文提出了基于栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)对高光谱遥感图像进行分类。栈式自编码神经网络充分利用高光谱图像中的光谱信息,对其进行相应特... 为了有效利用高光谱遥感图像中的波段信息,提高高光谱遥感图像分类的精确度,本文提出了基于栈式自编码神经网络(Stacked Autoencoder,SA)对高光谱遥感图像进行分类。栈式自编码神经网络充分利用高光谱图像中的光谱信息,对其进行相应特征提取,避免了相邻信息间的相关性和信息的冗余,本方法采用无监督学习和监督学习相结合,既可以像传统方法那样进行降维,简化相关的计算复杂度,同时在分类精度上有很大地提高。 展开更多
关键词 栈式自编码神经网络 高光谱图像 光谱特征 微调
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