公开(公告)号：CN117252239B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202311204330.8

申请日：2023-09-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 祝闯 ,  邱讷敏 ,  刘芳

IPC: G06N3/049 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/06 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种对脉冲信号进行目标检测的方法及系统，所述方法的步骤包括：获取预构建的人工神经网络模型，并对预构建的人工神经网络模型进行初始的量化训练；将所述人工神经网络模型中的激活函数层替代为脉冲神经网络模型的脉冲神经元；基于量化函数将所述人工神经网络模型中的权重参数和偏置参数映射为脉冲神经网络模型中的权重参数和偏置参数，得到由所述人工神经网络模型转化得到的脉冲神经网络模型；脉冲相机的所述脉冲神经网络模型中的脉冲神经元基于拍摄的物体进行脉冲响应，输出脉冲特征，并得到拍摄结果。本方案基于量化函数对权重参数和偏置参数进行映射，区别于传统的ANN‑to‑SNN的转换方法，提高得到的脉冲神经网络模型的计算效率。

公开(公告)号：CN117252239A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311204330.8

申请日：2023-09-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 祝闯 ,  邱讷敏 ,  刘芳

IPC: G06N3/049 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/06 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种对脉冲信号进行目标检测的方法及系统，所述方法的步骤包括：获取预构建的人工神经网络模型，并对预构建的人工神经网络模型进行初始的量化训练；将所述人工神经网络模型中的激活函数层替代为脉冲神经网络模型的脉冲神经元；基于量化函数将所述人工神经网络模型中的权重参数和偏置参数映射为脉冲神经网络模型中的权重参数和偏置参数，得到由所述人工神经网络模型转化得到的脉冲神经网络模型；脉冲相机的所述脉冲神经网络模型中的脉冲神经元基于拍摄的物体进行脉冲响应，输出脉冲特征，并得到拍摄结果。本方案基于量化函数对权重参数和偏置参数进行映射，区别于传统的ANN‑to‑SNN的转换方法，提高得到的脉冲神经网络模型的计算效率。