[發(fā)明專利]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010199227.5
• 申請日: 2010-06-04
• 公開（公告）號: CN101894295A
• 公開（公告）日: 2010-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 段立娟;房法明;喬元華;王海麗;苗軍;吳春鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02
• 代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 樓艮基

1.一種用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1、視覺圖像輸入層將灰度圖像的灰度值輸入到神經(jīng)動力網(wǎng)絡(luò)中，圖像中的像素點與神經(jīng)動力網(wǎng)絡(luò)上的神經(jīng)元振子存在一一對應(yīng)關(guān)系，每個像素對應(yīng)的神經(jīng)動力學(xué)系統(tǒng)由FHN模型描述；

步驟2、神經(jīng)元振子網(wǎng)絡(luò)振蕩層，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個振子根據(jù)FHN模型建立起來的動力學(xué)系統(tǒng)模型耦合形成神經(jīng)動力網(wǎng)絡(luò)，其中的第i行、第j列個神經(jīng)元振子的膜電位V和電壓閾值R對時間的變化率分別為：

其中，V是神經(jīng)元細胞膜兩側(cè)的電位差，稱為膜電位，R是代表電位閾值的內(nèi)部狀態(tài)變量，以下的公式中V和R代表相同的含義，I_i，j表示神經(jīng)元接受到的來自外界的光刺激，數(shù)值上等于灰度圖像中的灰度值；

步驟3、注意轉(zhuǎn)移實現(xiàn)層根據(jù)以下公式(2)和(3)的定義在振蕩中調(diào)整α和β，從而實現(xiàn)當前注意的物體對應(yīng)神經(jīng)元群發(fā)放頻率升高，并對其他物體對應(yīng)的神經(jīng)元群產(chǎn)生抑制性信號，使其發(fā)放頻率放緩，以此區(qū)別當前關(guān)注物體與其他物體；

其中，(p，q)表示圖像中p行q列的像素，τ是至少有一個神經(jīng)元在發(fā)放的時刻，τ-1是τ的前一個時刻，M(τ)是時刻τ在發(fā)放狀態(tài)的神經(jīng)元的數(shù)量，Δ(τ)是時刻τ在發(fā)放狀態(tài)的神經(jīng)元的集合，I_i，j表示第i行、第j列個神經(jīng)元接受到的來自外界的光刺激，數(shù)值上等于灰度圖像中的灰度值；

所述的FHN模型為FitzHugh-Nagumo模型的簡稱。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法，其特征在于：?所述的視覺圖像輸入層，在將灰度值輸入到神經(jīng)動力網(wǎng)絡(luò)之前，進行了歸一化，歸一化之后的灰度值在[0，1]范圍內(nèi)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法，其特征在于：只有當平衡點(V，R)是不穩(wěn)定的時候才會有穩(wěn)定的極限環(huán)產(chǎn)生，α和β的取值必須滿足公式(4)

8(V²+αβ-1)＜0(4)

或者公式(5)

8(V²+αβ-1)＞0

-(10V²-9.2)＞0°(5)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法，其特征在于：所述的神經(jīng)元振子網(wǎng)絡(luò)振蕩層，在所述的公式(1)中(i，j)表示圖像中的第i行、第j列，1≤i≤M，1≤j≤N；

其中，M和N是圖像的寬和高；ΔV_i，j和ΔR_i，j代表周圍神經(jīng)元的影響，它們由以下式子定義：

Δx_i，j＝γ_{i-1，j-1；i，j}(x_i-1，j-1-x_i，j)+γ_{i-1，j；i，j}(x_i-1，j-x_i，j)+

γ_{i-1，j+1；i，j}(x_i-1，j+1-x_i，j)+γ_{i，j-1；i，j}(x_i，j-1-x_i，j)+

γ_{i，j+1；i，j}(x_i，j+1-x_i，j)+γ_{i+1，j-1；i，j}(x_i+1，j-1-x_i，j)+

????????????????????????????????????????????????????????????????????????(6)

γ_{i+1，j；i，j}(x_i+1，j-x_i，j)+γ_{i+1，j+1；i，j}(x_i+1，j+1-x_i，j)

其中?其中x表示V或者R。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬注意轉(zhuǎn)移的方法，其特征在于：所述的注意轉(zhuǎn)移實現(xiàn)層，在以下公式(8)和(9)中θ₁＞θ₂＞0

f₁(x)＝a₁x+b₁(a₁＞0，b₁＜0)(10)

f₂(x)＝a₂x+b₂(a₂＜0，b₂＞0)(11)?

實施過程參數(shù)為a₁＝2，b₁＝-4，a₂＝-4，b₂＝2，θ₁＝0.1，θ₂＝0.01，θ_α＝0.8，θ_β＝4。?