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一种改进的基于STDP规则的SOM脉冲神经网络
被引量：
3
1
作者
王蕾
王连明
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期52-56,共5页
将脉冲神经网络的高效处理能力与自组织映射神经网络相结合,构造了一种基于突触可塑性(STDP)规则的SOM脉冲神经网络模型.该网络将输入和权值用脉冲发放时间编码,符合生物信息处理机制.用STDP规则调整权值,不需要通过学习率控制收敛速度...
将脉冲神经网络的高效处理能力与自组织映射神经网络相结合,构造了一种基于突触可塑性(STDP)规则的SOM脉冲神经网络模型.该网络将输入和权值用脉冲发放时间编码,符合生物信息处理机制.用STDP规则调整权值,不需要通过学习率控制收敛速度,缩短网络训练时间.使用欧氏距离的平方计算权值和样本之间的相似度,与欧氏距离法相比简化了计算,便于硬件实现.基于MATLAB仿真平台,用该网络对UCI机器学习数据库中Iris数据集进行聚类后精度达到93.33%,比传统的SOM、K-means等聚类方法更具有优越性.
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关键词
自组织映射神经网络
脉冲神经网络
stdp学习规则
聚类
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职称材料
具有奖罚机制STDP的Spike-CNN模型的机械臂故障分类
被引量：
1
2
作者
刘颖
周恩辉
+2 位作者
张薇
王秀青
吕锋
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第6期1285-1292,共8页
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲...
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%).
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关键词
脉冲神经网络
stdp学习规则
卷积神经网络
机械臂故障诊断
分类
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职称材料
题名
一种改进的基于STDP规则的SOM脉冲神经网络
被引量：
3
1
作者
王蕾
王连明
机构
东北师范大学物理学院
东北师范大学应用电子技术研究所
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期52-56,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(21227008)
吉林省科技发展计划项目(20130102028JC)
文摘
将脉冲神经网络的高效处理能力与自组织映射神经网络相结合,构造了一种基于突触可塑性(STDP)规则的SOM脉冲神经网络模型.该网络将输入和权值用脉冲发放时间编码,符合生物信息处理机制.用STDP规则调整权值,不需要通过学习率控制收敛速度,缩短网络训练时间.使用欧氏距离的平方计算权值和样本之间的相似度,与欧氏距离法相比简化了计算,便于硬件实现.基于MATLAB仿真平台,用该网络对UCI机器学习数据库中Iris数据集进行聚类后精度达到93.33%,比传统的SOM、K-means等聚类方法更具有优越性.
关键词
自组织映射神经网络
脉冲神经网络
stdp学习规则
聚类
Keywords
self-organizing map
spiking neural networks
stdp
learning rule
clustering
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
具有奖罚机制STDP的Spike-CNN模型的机械臂故障分类
被引量：
1
2
作者
刘颖
周恩辉
张薇
王秀青
吕锋
机构
河北师范大学
河北师范大学数学科学学院
河北工业大学电子信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022年第6期1285-1292,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(61673160)资助
河北省自然科学基金项目(F2018205102)资助
+2 种基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2021063)资助
河北师范大学重点基金项目(L2019Z11)资助
河北师范大学2019年研究生创新项目(CXZZSS2019060)资助.
文摘
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%).
关键词
脉冲神经网络
stdp学习规则
卷积神经网络
机械臂故障诊断
分类
Keywords
spiking neural networks
stdp
learn rule
convolutional neural networks
manipulator failure diagnosis
classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的基于STDP规则的SOM脉冲神经网络
王蕾
王连明
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
具有奖罚机制STDP的Spike-CNN模型的机械臂故障分类
刘颖
周恩辉
张薇
王秀青
吕锋
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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