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基于忆阻器的spiking神经网络在图像边缘提取中的应用

刘玉东 王连明

基于忆阻器的spiking神经网络在图像边缘提取中的应用

刘玉东, 王连明
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  • 根据生物视觉系统的功能原理,用忆阻器模拟生物突触,结合忆阻器的记忆特性和spiking 神经网络的高效处理能力,构造了一种可用于图像边缘提取的三层spiking神经网络模型,该网络用忆阻器电导的变化量来表征图像边缘信息. 仿真结果表明,该方法的边缘提取结果具有连续性、光滑性、低误检漏检性和边缘定位准确性. 该神经网络的处理过程符合生物信息处理机制,为视觉系统的仿生实现提供了新的思路.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:21227008)和吉林省科技发展计划(批准号:20130102028JC)资助的课题.
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    Jessell T M, Kande E R, Schwartz J H 2002 Principles of Neural Science (New York: McGraw-Hill) pp533-540

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    Jin Q T, Wang J, Wei X L 2011 Acta Phys. Sin. 60 098701 (in Chinese) [金淇涛, 王江, 魏熙乐 2011 物理学报 60 098701]

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    Jessell T M, Kande E R, Schwartz J H 2002 Principles of Neural Science (New York: McGraw-Hill) pp533-540

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出版历程
  • 收稿日期:  2013-12-05
  • 修回日期:  2014-01-16
  • 刊出日期:  2014-04-05

基于忆阻器的spiking神经网络在图像边缘提取中的应用

  • 1. 东北师范大学物理学院, 长春 130024
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:21227008)和吉林省科技发展计划(批准号:20130102028JC)资助的课题.

摘要: 根据生物视觉系统的功能原理,用忆阻器模拟生物突触,结合忆阻器的记忆特性和spiking 神经网络的高效处理能力,构造了一种可用于图像边缘提取的三层spiking神经网络模型,该网络用忆阻器电导的变化量来表征图像边缘信息. 仿真结果表明,该方法的边缘提取结果具有连续性、光滑性、低误检漏检性和边缘定位准确性. 该神经网络的处理过程符合生物信息处理机制,为视觉系统的仿生实现提供了新的思路.

English Abstract

参考文献 (18)

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