[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
| 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 | ||
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。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于福建師范大學(xué),未經(jīng)福建師范大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110726093.6/1.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 一種新的多肽——嗅覺受體27.61和編碼這種多肽的多核苷酸
- 一種多肽——嗅覺受體蛋白-14.3和編碼這種多肽的多核苷酸
- 一種多肽——嗅覺受體蛋白-9.25和編碼這種多肽的多核苷酸
- 功能性人類嗅覺環(huán)核苷酸門控(CNG)通道在重組宿主細(xì)胞中的表達(dá)及其在鑒定嗅覺調(diào)節(jié)子的基于細(xì)胞的檢定法中的應(yīng)用
- 基于導(dǎo)電聚合物的仿生嗅覺傳感材料及其制備方法
- dcf1敲除小鼠模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用
- 用于診斷和治療味覺或嗅覺的損失和/或失真的方法和組合物
- 嗅覺干細(xì)胞三維培養(yǎng)方法
- 一種基于人類嗅覺檢測的嗅覺功能評估系統(tǒng)
- 一種人工嗅覺纖維及其制備方法
- 硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法、計算裝置、軟硬件協(xié)作系統(tǒng)
- 生成較大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、生成裝置和電子設(shè)備
- 一種舌診方法、裝置、計算設(shè)備及計算機(jī)存儲介質(zhì)
- 學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
- 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換芯片
- 圖像處理方法、裝置、可讀存儲介質(zhì)和計算機(jī)設(shè)備
- 一種適應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)模型微調(diào)方法、系統(tǒng)、終端和存儲介質(zhì)
- 用于重構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器及其操作方法、電氣設(shè)備
- 一種圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方法及裝置





