模拟混合突触传递的任意连续时间感知模型及训练方法

    公开(公告)号:CN116861974A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310931988.2

    申请日:2023-07-27

    Abstract: 本发明公开了一种模拟混合突触传递的任意连续时间感知模型及训练方法,包括突触前神经元哈密顿演化、连续时间神经网络以及任务适应网络。突触前神经元哈密顿演化通过哈密顿神经网络生成隐性哈密顿量,根据哈密顿正则方程来表示神经元信息的非线性状态变化;连续时间常数神经网络基于Hodgkin‑Huxley神经元计算模型,在哈密顿演化后信息基础上,构建显性时变哈密顿连续深度网络,实现向突触后神经元的信息传递;任务适应网络结合目标时序预测任务,实现输出状态的自适应。本发明能够模拟复杂的混合突触传递过程,提高时序特征学习能力,实现任意连续时间的感知预测任务。

    面向用户角色的网络特定信息智能获取系统及交互方法

    公开(公告)号:CN114398535A

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202210046499.4

    申请日:2022-01-17

    Abstract: 本发明公开了面向用户角色的网络特定信息智能获取系统及交互方法,包括任务理解模块、网络代理模块,数据采集模块、数据汇聚增强模块以及数据存储模块。任务理解模块以人机交互界面的方式获取用户目标网页以及用户关心的信息要素,生成任务需求表达式,数据采集模块在网络代理模块的支撑下,进行目标网页的分布式增量数据爬取,数据汇聚增强模块根据任务理解模块生成的信息需求表达式进行自适应匹配与汇聚,最终数据存储模块实现用户特定信息的分类多样化存储。本发明通过人机交互理解的方式,实现面向用户角色的网络特定信息快速、精准获取,减少了海量信息处理时间,提高汇聚时效性,满足用户的自主化、个性化需求。

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