[發明專利]一種基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110401866.3
• 申請日: 2021-04-14
• 公開（公告）號: CN113095492B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 王超名;吳思;弭元元
• 申請（專利權）人: 北京大學;合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院有限公司
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/04;G06V10/94;G06T7/90;G06F30/27
• 代理公司: 北京汲智翼成知識產權代理事務所(普通合伙) 11381
• 代理人: 陳曦;任佳

1.一種基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于包括如下步驟：

獲取待測目標物的圖像，并進行預處理；

將預處理后的所述待測目標物的圖像輸入到生物神經網絡中演化預設時間，得到該時間段內產生的脈沖發放次數，以確認待測目標物當前時刻的拓撲特征，

其中，所述生物神經網絡包括讀出神經元層和由多個神經元組成的電突觸網絡層，每個所述神經元通過相應的電突觸與所述讀出神經元層的讀出神經元相耦合；所述電突觸網絡層，用于對預處理后的所述待測目標物的圖像中的拓撲特征進行快速同步化脈沖響應；所述讀出神經元層，用于對電突觸網絡層中錯位發放的同步化脈沖響應進行重合檢測，得到與所述待測目標物的圖像中的拓撲特征對應的脈沖發放次數；

每個神經元接收預處理后的所述待測目標物的圖像中至少一個像素點的數據，根據如下神經元的動力學公式進行膜電位演化，以對所述拓撲特征進行快速同步化脈沖響應；

上式中，表示神經元i在當前時刻t時的膜電位，τ表示神經元膜電位的時間常數，表示神經元i在當前時刻時接收到的近鄰神經元j通過電突觸傳遞的電流，j∈N_G(i)表示神經元i的各個近鄰神經元；表示神經元i在當前時刻時接收至少一個像素點的灰度值，并轉化為相應的電流后與神經元i自身的高斯噪聲之和。

2.如權利要求1所述的基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于：

所述電突觸網絡層中的神經元均勻分布，并且對于任意一個神經元，通過電突觸與周邊近鄰神經元相耦合。

3.如權利要求2所述的基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于：

所述電突觸網絡層中的神經元覆蓋待測目標物的灰度圖像的所有像素點，每個神經元接收待測目標物的灰度圖像中至少一個像素點的灰度值，

每個神經元將與所述至少一個像素點對應的電流，進行膜電位演化，得到神經元演化到特定時刻的膜電位，并根據所述膜電位確認是否產生脈沖，得到產生脈沖時對應的時刻。

4.如權利要求3所述的基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于：

根據如下公式實現任意一個神經元接收其近鄰神經元傳遞的電流；

上式中，表示神經元i在當前時刻t接收到未發放脈沖的近鄰神經元傳遞的亞閾值電流，J表示神經元i與近鄰神經元之間電突觸的耦合強度，V_j(t)-V_i(t)表示當前時刻t時，神經元i與近鄰神經元j的膜電位之差；

上式中，表示神經元i在當前時刻t接收到近鄰神經元產生動作電位后傳遞的電流，γ表示spikelet系數，是神經元j產生脈沖時對應的時刻，J表示神經元i與近鄰神經元之間電突觸的耦合強度；若當前時刻t與神經元j產生脈沖時對應的時刻之差大于或小于零，則δ函數為0；若當前時刻t與神經元j產生脈沖時對應的時刻之差等于零，則δ函數為1。

5.如權利要求4所述的基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于：

任意一個神經元接收多個像素點的灰度值時，對多個像素點的灰度值求平均，得到一個平均灰度值后，轉化為對應的電流；接收到待測目標物的灰度圖像的一個像素點的灰度值時，直接轉化為該灰度值對應的電流。

6.如權利要求5所述的基于生物神經網絡的拓撲特征檢測方法，其特征在于：

所述讀出神經元層根據如下讀出神經元的動力學公式進行演化，得到演化時間內脈沖發放次數；

上式中，V_R(t)表示讀出神經元層的讀出神經元R在當前時刻t時的膜電位，表示讀出神經元R膜電位的時間常數，表示當前時刻t時，讀出神經元R在一個時間窗口下同步接收的來自電突觸網絡層的相應神經元產生脈沖對應的電流，表示讀出神經元R的自身的高斯噪聲。