基于生物机制脉冲神经网络的特征提取

• 作者: 张振敏 林秀芳 范群贞
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 快速小波变换 脉冲神经元网络 图像压缩 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 117-121
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

脉冲神经元可以被用于处理生物刺激并且可以解释大脑复杂的智能行为.脉冲神经网络以非常逼近生物的神经元模型作为处理单元,可以直接用来仿真脑科学中发现的神经网络计算模型,输出的脉冲信号还可与生物神经系统对接.而小波变换是一个非常有利的时频分析工具,它可以有效的压缩图像并且提取图像的特征.本文中将提出一种与人类视觉系统的开/关神经元阵列相结合的脉冲神经网络,来实现针对视觉图像的快速小波变换.仿真结果显示,这个脉冲神经网络可以很好地保留视觉图像的关键特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林秀芳	福建农林大学金山学院	5	15	2.0	3.0
2	范群贞	福建农林大学金山学院	9	31	3.0	5.0
3	张振敏	福建农林大学金山学院	3	5	2.0	2.0