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

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711048918.3
• 申請日: 2017-10-31
• 公開（公告）號: CN107798384B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設計）人: 陸強;田娟;張兆臣;李文鋒
• 申請（專利權）人: 山東第一醫(yī)科大學（山東省醫(yī)學科學院）
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發(fā)明公開了一種可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法和裝置，其特征在于，所述方法包括初始化可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡；采用訓練樣本對可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，計算樣本在突觸后電勢時間區(qū)域中產(chǎn)生脈沖的對應時刻；基于所述脈沖產(chǎn)生時刻選擇網(wǎng)絡進化策略進化所述神經(jīng)網(wǎng)絡，所述網(wǎng)絡進化策略包括添加輸出神經(jīng)元策略、取消輸入脈沖序列訓練策略和權重參數(shù)更新策略。本發(fā)明通過三種進化策略的選擇，可以避免網(wǎng)絡權值的不必要更新，加快網(wǎng)絡進化速度。

技術領域

本發(fā)明屬于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡構建領域，尤其涉及一種基于可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的鳶尾花卉分類方法和裝置。

背景技術

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在自然科學領域應用很廣的一個技術，迄今為止人工神經(jīng)網(wǎng)絡共經(jīng)歷了三代的發(fā)展。第一代人工神經(jīng)網(wǎng)絡基于McCulloch-Pitts神經(jīng)元模型形成，輸出為布爾邏輯變量；第二代人工神經(jīng)網(wǎng)絡使用連續(xù)函數(shù)作為激活函數(shù)，以適合系統(tǒng)的模擬輸入/輸出的實現(xiàn)。但是近年來的一些研究表明，在生物系統(tǒng)中頻率編碼的辦法很多時候并不適用。研究者發(fā)現(xiàn)，大腦皮層中的神經(jīng)元能夠以令人難以置信的速度進行信息傳遞，頻率編碼的假設明顯與皮層神經(jīng)元的高速運算不符。另一方面，近些年的一些實驗證據(jù)表明，視覺、聽覺、體覺等許多生物神經(jīng)系統(tǒng)都采用神經(jīng)元發(fā)放的動作電位的時間來編碼信息。針對這些問題，更加符合生物神經(jīng)系統(tǒng)實際情況的第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型—脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡模型應運而生。脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡使用時間編碼方式進行數(shù)據(jù)處理，直接利用單個神經(jīng)元脈沖發(fā)放的時間信息作為模型的輸入/輸出，因而相對于第一、二代人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型能更接近地描述實際生物神經(jīng)系統(tǒng)，尤其在處理速度為重要因素的情形時，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的能力優(yōu)于前兩代模型。

近些年來，關于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的研究也取得了一些進展。研究者證明了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡能夠模擬任意的前向Sigmoid神經(jīng)網(wǎng)絡，從而可以實現(xiàn)任意連續(xù)函數(shù)的逼近。而研究已經(jīng)表明傳遞神經(jīng)元脈沖序列時域信息的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的計算能力要強于一般使用Sigmoid為激勵函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡模型的結構形式迄今已有一定的研究成果，研究者提出了類似于Hopfield網(wǎng)絡的全互連的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構，提出了利用神經(jīng)脈沖輸入密度實現(xiàn)文字識別的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡結構形式。

當前脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的研究處于起步階段，尚缺乏符合生物機理的學習算法，神經(jīng)網(wǎng)絡應該具有學習性和進化性，而該方面還沒有有效的算法。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種基于可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的鳶尾花卉分類方法和裝置，在網(wǎng)絡訓練過程中實現(xiàn)了網(wǎng)絡結構的可調整性和可進化性。訓練后的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于特征分類。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

一種可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡構建方法，包括：

步驟1：初始化可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡；

步驟2：采用訓練樣本對可進化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，計算樣本在突觸后電勢時間區(qū)域中產(chǎn)生脈沖的對應時刻；

步驟3：基于所述脈沖產(chǎn)生時刻選擇網(wǎng)絡進化策略進化所述神經(jīng)網(wǎng)絡，所述網(wǎng)絡進化策略包括添加輸出神經(jīng)元策略、取消輸入脈沖序列訓練策略和權重參數(shù)更新策略。

進一步地，所述步驟1包括：根據(jù)輸入訓練樣本確定輸出類型數(shù)目；設置網(wǎng)絡最大輸出神經(jīng)元數(shù)；初始化輸入樣本對應的接受域神經(jīng)元數(shù)目及其參數(shù)。

進一步地，所述添加輸出神經(jīng)元策略包括輸出神經(jīng)元，并計算所述神經(jīng)元的連接權重。

進一步地，所述權重參數(shù)更新策略包括不改變已有神經(jīng)網(wǎng)絡結構，僅進行權重參數(shù)更新。

進一步地，所述步驟3具體包括：

Step1：選取第一個輸入脈沖序列訓練樣本數(shù)據(jù)；