基于卷积脉冲神经网络的故障诊断方法研究
马新娜， 赵猛， 祁琳 - 《 广西师范大学学报》(自然科学版), 2022 - gxsf.magtech.com.cn
深度学习为轴承故障诊断的智能化发展提供了新思路. 本文从类脑计算角度出发,
设计一种对轴承数据敏感的脉冲神经网络来完成故障数据分类任务. 首先采用信号分解的方式 …
设计一种对轴承数据敏感的脉冲神经网络来完成故障数据分类任务. 首先采用信号分解的方式 …
[PDF][PDF] 具有正则化约束的脉冲神经网络机器人触觉物体识别方法
杨静， 吉晓阳， 李少波， 胡建军， 王阳， 刘庭卿 - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
拓展触觉感知能力是智能机器人未来发展的重要方向之一, 决定着机器人的应用场景范围.
由触觉传感器采集的数据是机器人完成触觉感知任务基础, 但触觉数据具有复杂的时空性 …
由触觉传感器采集的数据是机器人完成触觉感知任务基础, 但触觉数据具有复杂的时空性 …
Spiking neural network robot tactile object recognition method with regularization constraints
Y Jing, JI Xiaoyang, LI Shaobo, HU Jianjun, W Yang… - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
It is important for the future development of intelligent robots to expand tactile perception
ability, which determines the scope of application scenarios for robots. Tactile data collected …
ability, which determines the scope of application scenarios for robots. Tactile data collected …
[PDF][PDF] 基于DT-LIF 神经元与SSD 的脉冲神经网络目标检测方法
周雅， 栗心怡， 武喜艳， 赵宇飞， 宋勇 - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
相对于传统人工神经网络(ANN), 脉冲神经网络(SNN) 具有生物可解释性, 计算效率高等优势.
然而, 对于目标检测任务, SNN 存在训练难度大, 精度低等问题. 针对上述问题 …
然而, 对于目标检测任务, SNN 存在训练难度大, 精度低等问题. 针对上述问题 …
Spiking neural network robot tactile object recognition method with regularization constraints
J YANG, X JI, S LI, J HU, Y WANG, T LIU - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
It is important for the future development of intelligent robots to expand tactile perception
ability, which determines the scope of application scenarios for robots. Tactile data collected …
ability, which determines the scope of application scenarios for robots. Tactile data collected …
Non-contact Liquid Level Detection Method Based on Multilayer Spiking Neural Network
J ZHANG, Y ZHU, Y LI, F CHEN, Y LIU, H QU - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
Although the non-contact liquid level detection method based on deep learning can perform
well, its high demand on computational resources makes it not suitable for embedded …
well, its high demand on computational resources makes it not suitable for embedded …
[HTML][HTML] 面向类脑计算的脉冲神经网络研究
霍兵强， 高彦钊， 祁晓峰 - 2023 - cjig.cn
摘要随着深度学习在训练成本, 泛化能力, 可解释性以及可靠性等方面的不足日益突出,
类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点. 脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递 …
类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点. 脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递 …
[HTML][HTML] 面向图像识别的多层脉冲神经网络学习算法综述
李雅馨， 申江荣， 徐齐 - 2023 - cjig.cn
摘要相较于第1 代和第2 代神经网络, 第3 代神经网络的脉冲神经网络是一种更加接近于生物
神经网络的模型, 因此更具有生物可解释性和低功耗性. 基于脉冲神经元模型 …
神经网络的模型, 因此更具有生物可解释性和低功耗性. 基于脉冲神经元模型 …
[PDF][PDF] 基于多层脉冲神经网络的非接触液位检测方法
张季伦， 朱毅， 李颖， 陈方， 刘颖， 屈鸿 - 电子与信息学报, 2023 - jeit.ac.cn
尽管基于深度学习的非接触液位检测方法能够较好地完成检测任务, 但其对计算资源的较高要求
使其不适用于算力受限的嵌入式设备. 为解决上述问题, 该文首先提出了基于多层脉冲神经网络 …
使其不适用于算力受限的嵌入式设备. 为解决上述问题, 该文首先提出了基于多层脉冲神经网络 …
基于FPGA 的类脑神经元仿生电路设计与实现.
徐桂芝， 郭嘉荣， 张慧港， 郭磊 - Electric Machines & Control …, 2023 - search.ebscohost.com
随着现代社会进入信息化与智能化时代, 神经形态计算以高度的并行, 极低的功耗和存算一体的
特征受到了广泛的关注. 本文着眼于未来神经形态器件和类脑智能的发展需求 …
特征受到了广泛的关注. 本文着眼于未来神经形态器件和类脑智能的发展需求 …