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[發(fā)明專利]一種基于果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測方法及其裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202110726093.6 申請日: 2021-06-29
公開(公告)號: CN113313212B 公開(公告)日: 2023-06-06
發(fā)明(設(shè)計)人: 肖如良;李一奇;張仕;蔡聲鎮(zhèn) 申請(專利權(quán))人: 福建師范大學(xué)
主分類號: G06F18/214 分類號: G06F18/214;G06N3/006;G06N3/08
代理公司: 福州君誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 35211 代理人: 戴雨君
地址: 350108 福建省福州*** 國省代碼: 福建;35
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 果蠅 嗅覺 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隱性 異常 檢測 方法 及其 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測方法,其特征在于:

其包括以下步驟:

S1:獲取一串具有正常的相同數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流為訓(xùn)練組和一串具有正常的相同數(shù)據(jù)中混有異常數(shù)據(jù)的混合數(shù)據(jù)流為測試組;

S2:構(gòu)建一個果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用訓(xùn)練組對果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“習(xí)慣化”;所述步驟S2的具體步驟包括:

S2-1:構(gòu)建一個果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括受體神經(jīng)元ORNs、抑制性神經(jīng)元LN1、投射神經(jīng)元PNi;ORNs將激活信息傳遞給投射神經(jīng)元PNi,還向抑制性神經(jīng)元LN1發(fā)出前饋興奮信號,而LN1抑制性神經(jīng)元又將抑制信號傳遞至投射神經(jīng)元PNi上,抑制性神經(jīng)元LN1和投射神經(jīng)元PNi的同時激活會增加抑制性神經(jīng)元LN1和投射神經(jīng)元PNi之間突觸的權(quán)重wi,突觸的權(quán)重wi增加,使投射神經(jīng)元PNi的激活量隨激活次數(shù)而減少;

S2-2:投射神經(jīng)元PNi的活性值xi為:

xi=max(si-lwi,0)

其中,l為抑制性神經(jīng)元LN1的活性,是一個常數(shù);wi為抑制性神經(jīng)元LN1和投射神經(jīng)元PNi之間突觸的權(quán)重;si是持續(xù)且相同的數(shù)據(jù)輸入;

S2-3:為了達(dá)成“習(xí)慣化”的目的,隨著si的持續(xù)輸入,抑制突觸的權(quán)重wi的效果越強(qiáng),在時間t下,突觸的權(quán)重wi更新規(guī)則是:

其中,是習(xí)慣率,β∈[0,1]是恢復(fù)率;

S2-4:利用訓(xùn)練組對果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行“習(xí)慣化”;

S3:利用贏者通吃策略對測試組中異常數(shù)據(jù)特征提取,輸出異常數(shù)據(jù)的稀疏二值化的特征向量;所述步驟S3的具體步驟包括:

S3-1:構(gòu)建神經(jīng)標(biāo)簽KC,將PNi通過線性隨機(jī)投影將PNi信息擴(kuò)充至50倍的神經(jīng)標(biāo)簽KC,通過贏者通吃策略稀疏神經(jīng)標(biāo)簽KC,給定一個PNi的向量x,神經(jīng)標(biāo)簽KC的y計算為:

y=Θx

其中,Θ是一個稀疏隨機(jī)矩陣,包含n_kc行和d列,選取n_kc的應(yīng)是40到50倍的d;

S3-2:使用閾值函數(shù)來過濾神經(jīng)標(biāo)簽KC響應(yīng)中的噪聲:

其中,1≤i≤n_kc;τ0是一個小常數(shù),等于輸入向量x的平均值;

S3-3:將最高激活神經(jīng)標(biāo)簽KC中的前5%設(shè)置為1,其余神經(jīng)標(biāo)簽KC設(shè)置為0;

S3-4:將測試組輸入果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸出異常數(shù)據(jù)的稀疏二值化的特征向量;

S4:異常數(shù)據(jù)的稀疏二值化的特征向量輸入的全連接層,采用梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練并輸出結(jié)果;

S5:建立基于果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測方法的裝置,其特征在于:所述果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測模型,包括果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、策略稀疏化神經(jīng)標(biāo)簽以及稀疏自動編碼器,所述果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、策略稀疏化神經(jīng)標(biāo)簽以及稀疏自動編碼器依次排列連接。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱性異常檢測方法的裝置,其特征在于:所述果蠅嗅覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊包括受體神經(jīng)單元、抑制性神經(jīng)單元、投射神經(jīng)單元;所述受體神經(jīng)單元、抑制性神經(jīng)單元、投射神經(jīng)單元依次排列連接;受體神經(jīng)單元與投射神經(jīng)單元連接。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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