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融合人类认知模式的自主发育网络及其在手势识别的应用
1
作者
韦
知
辛
方勇纯
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期144-152,共9页
自主发育算法在智能机器人等领域有着广阔的应用前景,考虑到现有方法的局限性,本文提出了一种融合人类认知模式的自主发育神经网络,并将该方法应用于手势识别任务中。通过动态改变神经元预响应值计算过程中的人为指导部分来模拟人类的...
自主发育算法在智能机器人等领域有着广阔的应用前景,考虑到现有方法的局限性,本文提出了一种融合人类认知模式的自主发育神经网络,并将该方法应用于手势识别任务中。通过动态改变神经元预响应值计算过程中的人为指导部分来模拟人类的学习方式,提出了基于动态k值的top-k竞争机制,并模拟人脑对知识的接收和记忆功能实现优胜神经元突触权重的更新,最后基于神经元认知能力反馈进行突触重调整。对比实验结果表明,与原有方法相比,经该文改进后的自主发育网络在手势识别任务中具有更好的学习效果和更高的识别率。
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关键词
自主发育网络
手势识别
人类认知模式
top-k竞争机制
神经元认知能力反馈
突触重调整
增量分级回归树算法
叶成分分析算法
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职称材料
基于多传感融合的自主发育网络场景识别方法
被引量：
3
2
作者
余慧瑾
方勇纯
韦
知
辛
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期706-714,共9页
现有的场景识别方法准确率低,适应能力不强.为此,将自主发育神经网络应用于机器人场景识别任务,提出了2种将自主发育网络与多传感器融合技术相结合的场景识别方法,即基于加权贝叶斯融合的机器人场景识别方法,以及基于同一自主发育网络...
现有的场景识别方法准确率低,适应能力不强.为此,将自主发育神经网络应用于机器人场景识别任务,提出了2种将自主发育网络与多传感器融合技术相结合的场景识别方法,即基于加权贝叶斯融合的机器人场景识别方法,以及基于同一自主发育网络架构数据融合的场景识别方法,分别在决策层以及数据层对多传感器信息进行融合,提高了场景识别的准确度,而自主发育网络则提升了识别方法针对各种复杂场景的适应能力.对于所提出的场景识别方法进行了实验测试与分析,证实了其有效性及实用性.此外,由于在同一网络架构下进行数据融合可更高效地利用数据,因此这种方法在场景识别的准确度方面具有更为优越的性能.
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关键词
自主发育神经网络
多传感器融合
场景识别
原文传递
题名
融合人类认知模式的自主发育网络及其在手势识别的应用
1
作者
韦
知
辛
方勇纯
机构
南开大学机器人与信息自动化研究所
南开大学人工智能学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第1期144-152,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(61873132)
先进计算与关键软件海河实验室项目(22HHXCJC00003)。
文摘
自主发育算法在智能机器人等领域有着广阔的应用前景,考虑到现有方法的局限性,本文提出了一种融合人类认知模式的自主发育神经网络,并将该方法应用于手势识别任务中。通过动态改变神经元预响应值计算过程中的人为指导部分来模拟人类的学习方式,提出了基于动态k值的top-k竞争机制,并模拟人脑对知识的接收和记忆功能实现优胜神经元突触权重的更新,最后基于神经元认知能力反馈进行突触重调整。对比实验结果表明,与原有方法相比,经该文改进后的自主发育网络在手势识别任务中具有更好的学习效果和更高的识别率。
关键词
自主发育网络
手势识别
人类认知模式
top-k竞争机制
神经元认知能力反馈
突触重调整
增量分级回归树算法
叶成分分析算法
Keywords
autonomous developmental network
gesture recognition
human cognitive modes
top-k competition mechanism
neuron cognitive ability feedback
synaptic readjustment
incremental hierarchical discriminant regression
lobe component analysis
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于多传感融合的自主发育网络场景识别方法
被引量：
3
2
作者
余慧瑾
方勇纯
韦
知
辛
机构
南开大学人工智能学院机器人与信息自动化研究所
天津市智能机器人技术重点实验室
出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期706-714,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1309000).
文摘
现有的场景识别方法准确率低,适应能力不强.为此,将自主发育神经网络应用于机器人场景识别任务,提出了2种将自主发育网络与多传感器融合技术相结合的场景识别方法,即基于加权贝叶斯融合的机器人场景识别方法,以及基于同一自主发育网络架构数据融合的场景识别方法,分别在决策层以及数据层对多传感器信息进行融合,提高了场景识别的准确度,而自主发育网络则提升了识别方法针对各种复杂场景的适应能力.对于所提出的场景识别方法进行了实验测试与分析,证实了其有效性及实用性.此外,由于在同一网络架构下进行数据融合可更高效地利用数据,因此这种方法在场景识别的准确度方面具有更为优越的性能.
关键词
自主发育神经网络
多传感器融合
场景识别
Keywords
autonomous developmental neural network
multi-sensor fusion
scene recognition
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合人类认知模式的自主发育网络及其在手势识别的应用
韦
知
辛
方勇纯
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于多传感融合的自主发育网络场景识别方法
余慧瑾
方勇纯
韦
知
辛
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
已选择
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