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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
下载PDF
职称材料
基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别
被引量：
8
2
作者
钱夔
宋爱国
+1 位作者
章华涛
张立云
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期703-708,743,共7页
提出一种基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别方法.利用3层自组织发育神经网络构建脑智模型.在发育阶段为了模拟神经元侧抑制效应,采用top-k竞争机制,获胜的神经元更新相应的突触权重向量,学习过程采用叶分量分析算法(lobe compon...
提出一种基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别方法.利用3层自组织发育神经网络构建脑智模型.在发育阶段为了模拟神经元侧抑制效应,采用top-k竞争机制,获胜的神经元更新相应的突触权重向量,学习过程采用叶分量分析算法(lobe component analysis,LCA).在神经元突触得到加强之后,可以根据当前环境信息得到相应的思维结论,从而实现移动机器人对室内场景的自主识别.机器人通过类人思维方式,将学习结果以"知识"的形式储存,其思维结论得益于以往知识的积累.实验结果证明,作为"知识"的载体,文中所提的自主发育神经网络模型完全满足机器人场景识别任务需要,同时也实现了机器人对自己"所见"的学习、理解和成长.
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关键词
自主发育神经网络
叶分量分析算法
机器人
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
基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别
被引量：
8
2
作者
钱夔
宋爱国
章华涛
张立云
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期703-708,743,共7页
基金
国家863计划资助项目(2006AA04Z246)
教育部重大创新工程培育资金资助项目(708045)
文摘
提出一种基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别方法.利用3层自组织发育神经网络构建脑智模型.在发育阶段为了模拟神经元侧抑制效应,采用top-k竞争机制,获胜的神经元更新相应的突触权重向量,学习过程采用叶分量分析算法(lobe component analysis,LCA).在神经元突触得到加强之后,可以根据当前环境信息得到相应的思维结论,从而实现移动机器人对室内场景的自主识别.机器人通过类人思维方式,将学习结果以"知识"的形式储存,其思维结论得益于以往知识的积累.实验结果证明,作为"知识"的载体,文中所提的自主发育神经网络模型完全满足机器人场景识别任务需要,同时也实现了机器人对自己"所见"的学习、理解和成长.
关键词
自主发育神经网络
叶分量分析算法
机器人
场景识别
Keywords
autonomous
developmental
neural
network
LCA（lobe
component
analysis）
robot
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
基于自主发育神经网络的机器人室内场景识别
钱夔
宋爱国
章华涛
张立云
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2013
8
原文传递
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