[發明專利]一種仿腦興奮態和抑制態工作狀態神經網絡電路結構及方法

有效

• 申請號: 201811435003.2
• 申請日: 2018-11-28
• 公開（公告）號: CN109635942B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 耿淑琴;楊彩娟;張巖;侯立剛;彭曉宏
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/10
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

本發明公開了一種仿腦興奮態和抑制態工作狀態神經網絡電路結構及方法，該結構包括情感信息組件、采集監測識別組件、仿腦神經網絡電路組件、算法組件、抑制態自選組件和智能應對策略組件，情感信息組件包括數據與圖像。將情感信息組件輸入至采集監測識別組件中并輸出的情感信息，情感信息通過仿腦神經網絡電路組件、算法組件和抑制態自選組件進行仿真，從而得到電路智能應對策略，對情感信息的數據與圖像進行分析。通過輸出信息即智能應對策略的數據和圖片來表現仿腦神經網絡電路電路處于興奮態還是抑制態，達到仿腦興奮與抑制受整個模型的影響。

技術領域

本發明屬于人工神經網絡技術領域，涉及一種神經網絡電路的優化方法，尤其涉及一種仿腦興奮態和抑制態工作狀態神經網絡電路結構及方法。

背景技術

人工神經網絡(Artificial?Neural?Networks，簡寫為ANN)是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的，并具有自學習和自適應的能力。人工神經網絡是一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。它的構筑理念是受到生物(人或其他動物)神經網絡功能的運作啟發而產生的。

人工神經網絡通常是通過一個基于數學統計學類型的學習方法(LearningMethod)得以優化，所以人工神經網絡也是數學統計學方法的一種實際應用，通過統計學的標準數學方法能夠得到大量的可以用函數來表達的局部結構空間，另一方面在人工智能學的人工感知領域，通過數學統計學的應用可以來做人工感知方面的決定問題(也就是說通過統計學的方法，人工神經網絡能夠類似人一樣具有簡單的決定能力和簡單的判斷能力)，這種方法比起正式的邏輯學推理演算更具有優勢。人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網絡處理、記憶信息的方式進行信息處理。

發明內容：

本發明的目的在于提出了一種仿腦興奮態與抑制態工作狀態的神經網絡電路結構及方法，人類的情感信息受到諸多因素的影響，且處于動態變化之中，為了及時識別情感的變化，必須進行采集監測識別，識別有用信息進行仿真，仿腦神經網絡電路電路進行智能應對，得到興奮態和抑制態工作狀態的訓練集，通過輸出信息即智能應對策略的數據和圖片來表現仿腦神經網絡電路電路處于興奮態還是抑制態，達到仿腦興奮與抑制受整個模型的影響。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案為一種仿腦興奮態與抑制態工作狀態的神經網絡電路結構，該結構包括情感信息組件、采集監測識別組件、仿腦神經網絡電路組件、算法組件、抑制態自選組件和智能應對策略組件，情感信息組件包括數據與圖像。將情感信息組件輸入至采集監測識別組件中并輸出的情感信息，情感信息通過仿腦神經網絡電路組件、算法組件和抑制態自選組件進行仿真，從而得到電路智能應對策略，對情感信息的數據與圖像進行分析。

仿腦神經網絡電路通過改變算法或者是改變抑制態自選組件，再次對輸出信息進行仿真，通過數據和圖片進行分析電路處于興奮態還是抑制態。

一種仿腦興奮態與抑制態工作狀態的神經網絡電路結構及方法，人類的情感信息受到諸多因素的影響，且處于動態變化之中，為了及時識別情感的變化，必須進行采集監測識別，識別有用信息進行仿真，仿腦神經網絡電路電路進行智能應對，得到興奮態和抑制態工作狀態的訓練集，通過輸出信息即智能應對策略的數據和圖片來表現仿腦神經網絡電路電路處于興奮態還是抑制態，達到仿腦興奮與抑制受整個模型的影響。

一種仿腦興奮態與抑制態工作狀態的神經網絡電路結構的實現方法，其特征在于：S1:選用仿腦神經網絡電路芯片。