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[發明專利]一種基于延遲機制的多層圖像分類方法有效

專利信息
申請號: 202110676116.7 申請日: 2021-06-18
公開(公告)號: CN113408611B 公開(公告)日: 2022-05-10
發明(設計)人: 萇澤宇 申請(專利權)人: 電子科技大學
主分類號: G06V10/764 分類號: G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870 代理人: 李林合
地址: 611731 四川省成*** 國省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 延遲 機制 多層 圖像 分類 方法
【權利要求書】:

1.一種基于延遲機制的多層圖像分類方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1、構建圖像分類模型;

S2、采用圖像集對圖像分類模型進行訓練,得到訓練完成的圖像分類模型;

S3、采用訓練完成的圖像分類模型對圖像進行分類,得到圖像的類別;

圖像分類模型包括依次連接的特征提取單元、脈沖延遲編碼單元和多層分類器;所述特征提取單元用于對圖像進行特征提取,得到特征圖像數據;所述脈沖延遲編碼單元用于對特征圖像數據進行編碼,得到激發脈沖時間序列;所述多層分類器用于處理激發脈沖時間序列,得到圖像的類別;

多層分類器包括:輸入層、隱藏層和輸出層;

所述多層分類器的訓練方法為:

A1、將激發脈沖時間序列輸入多層分類器,確定每層每個神經元的目標點火時間,將未點火的神經元的點火時間記為-1;

A2、選出點火時間不為-1的輸出層或隱藏層上的點火神經元;

A3、根據每層每個神經元的目標點火時間,計算輸出層所有點火神經元的學習參數和隱藏層所有點火神經元的學習參數;

A4、根據輸出層所有點火神經元的學習參數和隱藏層所有點火神經元的學習參數,對輸出層和隱藏層間的所有點火神經元的延遲進行調整,對輸入層和隱藏層間的所有點火神經元的延遲進行調整;

A5、根據延遲調整后的多層分類器,再次計算輸出層所有點火神經元的學習參數和隱藏層所有點火神經元的學習參數;

A6、根據步驟A5計算的學習參數,對輸出層和隱藏層間的所有點火神經元的突觸權重進行調整,對輸入層和隱藏層間的所有點火神經元的突觸權重進行調整;

A7、根據權重調整后的多層分類器,獲取當前輸出層的實際點火時間,計算實際點火時間與目標點火時間的均方誤差;

A8、判斷均方誤差是否小于設定誤差閾值,若是,則得到訓練完成的多層分類器,若否,則跳轉至步驟A1。

2.根據權利要求1所述的基于延遲機制的多層圖像分類方法,其特征在于,所述脈沖延遲編碼單元對特征圖像數據進行編碼的公式為:

ti=tmax-ln(axi+1)

其中,ti為第i個像素點對應的激發脈沖時間點,tmax為編輯時間窗的大小,a為編碼參數,xi為特征圖像數據對應的第i個像素點的像素值。

3.根據權利要求2所述的基于延遲機制的多層圖像分類方法,其特征在于,所述步驟A3中隱藏層所有點火神經元的學習參數和輸出層所有點火神經元的學習參數的計算公式為:

其中,為所有與點火神經元連接的神經元集合,為第個點火神經元與第個點火神經元間的第個突觸權重,輸入層上的神經元以h標記,隱藏層上的點火神經元以標記,輸出層上的點火神經元以標記,為偏導運算,τ為神經元的膜時間常量,為第個點火神經元的目標點火時間,為第個點火神經元的目標點火時間,為第個點火神經元的膜電壓第一次超過閾值的時間,為隱藏層和輸出層間點火神經元的第個突觸權重的延遲,dl為輸入層與隱藏層間點火神經元的第l個突觸權重的延遲,為第個點火神經元與第h個神經元間的第l個突觸權重。

4.根據權利要求3所述的基于延遲機制的多層圖像分類方法,其特征在于,所述步驟A4中對輸出層和隱藏層間的所有點火神經元的延遲進行調整,其中調整的增量的計算公式為:

對輸入層和隱藏層間的所有點火神經元的延遲進行調整,其中,調整的增量Δdh的計算公式為:

其中,為輸出層上的第個點火神經元的學習參數,為隱藏層上的第i個點火神經元的學習參數,為第個點火神經元與第個點火神經元間的第個突觸權重,為所有與點火神經元連接的神經元集合,為所有與點火神經元連接的神經元集合,隱藏層上的點火神經元以標記,輸出層上的點火神經元以標記,為第個點火神經元與第h個神經元間的第l個突觸權重,tn為第h個神經元的膜電壓第一次超過閾值的時間,為時間,為隱藏層和輸出層間點火神經元的第個突觸權重的延遲,dl為輸入層與隱藏層間點火神經元的第l個突觸權重的延遲,為第個點火神經元的膜電壓第一次超過閾值的時間。

5.根據權利要求4所述的基于延遲機制的多層圖像分類方法,其特征在于,所述步驟A6中對輸出層和隱藏層間的所有點火神經元的突觸權重進行調整,其中調整的增量的計算公式為:

對輸入層和隱藏層間的所有點火神經元的突觸權重進行調整,其中調整的增量的計算公式為:

其中,η為學習率,為第個點火神經元的目標點火時間,為第個點火神經元的目標點火時間。

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