公开(公告)号：CN110826602B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN201911014227.0

申请日：2019-10-23

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张铁林 ,  曾毅 ,  史梦婷 ,  赵东城

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于计算神经科学及图像分类技术领域，具体涉及了一种基于膜电位调控脉冲神经网络的图像分类方法、系统，旨在解决现有图像分类采用的人工神经网络小样本学习效果差、容易发生过拟合、迁移能力有限、容易出现灾难性遗忘的问题。本发明方法包括：通过训练好的图像分类神经网络对分类任务图像进行分类。网络基于三层前馈神经网络构建；基于顺行前馈、膜电位改变和输入电流平衡，分别进行膜电位信息更新；以网络当前层的误差反传上一层调整当前层权值；通过STDP学习机制更新网络突触权值。本发明借鉴生物发现，网络训练所需样本少、收敛快、正确率高，并将受生物现象启发的学习规则加入到网络学习框架中来，模型计算能力强、适应能力高。

公开(公告)号：CN110826437A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911014231.7

申请日：2019-10-23

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张铁林 ,  曾毅 ,  史梦婷 ,  赵东城

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明属于计算神经科学及智能机器人领域，具体涉及了一种基于生物神经网络的智能机器人控制方法、系统、装置，旨在解决现有的海马启发脉冲生物神经网络模型无法实现智能机器人复杂模式控制的问题。本发明方法包括：基于生物海马区亚区的结构和功能启发构建特征提取、特征关联学习神经网络，对智能机器人环境图像进行处理；采用分类神经网络基于得到的特征向量获取智能机器人行为类别；通过智能机器人行为类别-控制命令关系，获得智能机器人控制命令。本发明生物神经网络模型在抗噪性能上有很大的提升，提高了复杂背景下的物体感知、高噪声背景下的物体识别的正确率，网络模型的鲁棒性好，为NAO智能机器人控制提供了一个有效的决策方法。

公开(公告)号：CN110826602A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911014227.0

申请日：2019-10-23

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张铁林 ,  曾毅 ,  史梦婷 ,  赵东城

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明属于计算神经科学及图像分类技术领域，具体涉及了一种基于膜电位调控脉冲神经网络的图像分类方法、系统，旨在解决现有图像分类采用的人工神经网络小样本学习效果差、容易发生过拟合、迁移能力有限、容易出现灾难性遗忘的问题。本发明方法包括：通过训练好的图像分类神经网络对分类任务图像进行分类。网络基于三层前馈神经网络构建；基于顺行前馈、膜电位改变和输入电流平衡，分别进行膜电位信息更新；以网络当前层的误差反传上一层调整当前层权值；通过STDP学习机制更新网络突触权值。本发明借鉴生物发现，网络训练所需样本少、收敛快、正确率高，并将受生物现象启发的学习规则加入到网络学习框架中来，模型计算能力强、适应能力高。