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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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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]
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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
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