[發(fā)明專利]一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711048918.3
• 申請(qǐng)日: 2017-10-31
• 公開（公告）號(hào): CN107798384B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陸強(qiáng);田娟;張兆臣;李文鋒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 山東第一醫(yī)科大學(xué)（山東省醫(yī)學(xué)科學(xué)院）
• 主分類號(hào): G06N3/08
• 分類號(hào): G06N3/08
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

1.一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)集通過花萼長(zhǎng)度、花萼寬度、花瓣長(zhǎng)度和花瓣寬度4個(gè)屬性預(yù)測(cè)鳶尾花卉屬于哪一類；選取Iris-setosa和Iris-versicolor兩類的各50個(gè)特征量；

采用兩類的前25個(gè)特征組合作為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

采用所述可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行鳶尾花卉類別預(yù)測(cè)；

其中，可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法包括：

步驟1：初始化可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟2：采用訓(xùn)練樣本對(duì)可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算樣本在突觸后電勢(shì)時(shí)間區(qū)域中產(chǎn)生脈沖的對(duì)應(yīng)時(shí)刻；

步驟3：基于脈沖產(chǎn)生時(shí)刻選擇網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化策略進(jìn)化所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化策略包括添加輸出神經(jīng)元策略、取消輸入脈沖序列訓(xùn)練策略和權(quán)重參數(shù)更新策略；

所述步驟3具體包括：

Step1：選取第一個(gè)輸入脈沖序列訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；

Step2：計(jì)算與樣本所屬類相同的脈沖產(chǎn)生時(shí)刻，并賦給t_CC，計(jì)算與樣本所屬類不相同的脈沖產(chǎn)生時(shí)刻，并賦給t_MC；

Step3：根據(jù)所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更新：

如果已有網(wǎng)絡(luò)沒有輸入樣本所對(duì)應(yīng)的類，或者樣本所屬類已存在，但是t_CCT_n,T_n＝T_id+0.8，則采用添加輸出神經(jīng)元策略進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)，其中，T_id為輸入脈沖序列對(duì)應(yīng)所屬類的脈沖產(chǎn)生理想時(shí)刻；

如果t_CCT_d,T_d＝T_id+0.25，且(t_MC-t_CC)≥T_m,T_m＝0.3，則采用取消輸入脈沖序列訓(xùn)練策略進(jìn)化網(wǎng)絡(luò)；

如果以上條件都不滿足，且t_CCT_d,T_d＝T_id+0.25，則采用權(quán)重參數(shù)更新策略更新與輸入樣本同類神經(jīng)元的權(quán)值；如果則采用權(quán)重參數(shù)更新策略更新與輸入樣本不同類神經(jīng)元的權(quán)值，式中是期望脈沖序列產(chǎn)生時(shí)刻；

Step4：選取下一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，返回Step2，直至對(duì)所有訓(xùn)練樣本執(zhí)行上述過程，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)化結(jié)束。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，所述步驟1包括：根據(jù)輸入訓(xùn)練樣本確定輸出類型數(shù)目；設(shè)置網(wǎng)絡(luò)最大輸出神經(jīng)元數(shù)；初始化輸入樣本對(duì)應(yīng)的接受域神經(jīng)元數(shù)目及其參數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，所述添加輸出神經(jīng)元策略包括輸出神經(jīng)元，并計(jì)算所述神經(jīng)元的連接權(quán)重。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，所述權(quán)重參數(shù)更新策略包括不改變已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，僅進(jìn)行權(quán)重參數(shù)更新。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、監(jiān)督神經(jīng)元和輸出層。

6.如權(quán)利要求5所述的一種基于可進(jìn)化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鳶尾花卉分類方法，其特征在于，權(quán)重變化值為：

其中，來自監(jiān)督神經(jīng)元，其關(guān)系式為：

其中，w_i突觸連接權(quán)重；Δw_i表示權(quán)重變化值，Δv為突觸后神經(jīng)元的電勢(shì)變化值，t_d為網(wǎng)絡(luò)輸出期望產(chǎn)生脈沖的時(shí)刻，為表示由第i個(gè)突觸前神經(jīng)元引起的第g個(gè)脈沖的時(shí)刻，i為第i個(gè)突觸前神經(jīng)元，T＝[t_d-1,t_d]。