一种用于视觉颜色特征分类的脉冲神经网络

• 作者: 吴健行 张国和 惠维 苏亚丽
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 脉冲神经网络 特征分类 颜色特征 网络权值
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 115-121
• 页数: 7页
• 分类号: TN402
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201910016

摘要

针对脉冲神经网络(SNNs)在视觉颜色特征分类领域精度不高的问题,提出了一种基于新型RGB-HSV预处理模型的高精度脉冲神经网络.该脉冲神经网络融合了RGB颜色通道简单和HSV色彩空间直观的特点来提取聚类色彩特征,增强了网络的识别能力.此外,在Tempotron有监督学习基础上提出了一种结合权值动量的训练方式,该方式在计算当前权值更新量的同时保留一定程度的上次权值更新量,加快了网络权值的收敛速度,节省了仿真时间.仿真实验结果表明,所设计的脉冲神经网络的分类精度高达96.21％,且在6次训练迭代后精度仍可达84％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国和	西安交通大学微电子学院	14	45	4.0	6.0
2	苏亚丽	西安石油大学机械工程学院	6	0	0.0	0.0
3	惠维	西安交通大学计算机科学与技术学院	3	3	1.0	1.0
4	吴健行	西安交通大学微电子学院	1	0	0.0	0.0