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关键词： 模糊细胞神经网络   脉冲控制   同步   时变时滞   变系数  

摘要： 通过设计脉冲控制, 研究了变系数时变时滞模糊细胞神经网络的同步问题。 采用Lyapunov泛函方法和矩阵不等式方法,给出了保证系统同步的线性矩阵不等式条件。 同时, 给出了指数同步条件和未知参数的渐近行为。 最后, 通过仿真实例验证了该方法的有效性。

关键词： Memristor   Hybrid neuron   In-situ learning   Fully hardware   Spiking neural network  

摘要： Spiking neural network,inspired by the human brain,consisting of spiking neurons and plastic synapses,is a promising solution for highly efficient data processing in neuromorphic ***,memristor-based neurons and synapses are becoming intriguing candidates to build spiking neural networks in hardware,owing to the close resemblance between their device dynamics and the biological ***,the functionalities of memristor-based neurons are currently very limited,and a hardware demonstration of fully memristor-based spiking neural networks supporting in-situ learning is very ***,a hybrid spiking neuron combining a memristor with simple digital circuits is designed and implemented in hardware to enhance neuron *** hybrid neuron with memristive dynamics not only realizes the basic leaky integrate-and-fire neuron function but also enables the in-situ tuning of the connected synaptic ***,a fully hardware spiking neural network with the hybrid neurons and memristive synapses is experimentally demonstrated for the first time,and in-situ Hebbian learning is achieved with this *** work opens up a way towards the implementation of spiking neurons,supporting in-situ learning for future neuromorphic computing systems.

关键词： 脉冲耦合神经网络模型   衰减时间常数   人眼亮度权重系数  

摘要： 在传统脉冲耦合神经网络模型(PCNN)中,当神经元的内部活动项大于动态阈值时输出脉冲,根据输出脉冲分割出图像目标。分割弱边界的图像目标时,由于动态阈值的衰减时间常数固定不变,动态阈值的衰减速度过快或过慢于理论需要的衰减速度时,影响神经元的内部活动项与动态阈值的比较,发送错误的脉冲信号,产生误分割现象。为了解决这一问题,本文利用人眼对图像亮度的敏感性,使动态阈值的衰减速度与人眼对亮度的敏感度相一致,提出将人眼亮度权重系数作为动态阈值的衰减时间常数的系数,得到新的动态阈值。通过对含有弱边界、目标不规则、目标像素点的灰度值与背景像素点的灰度值存在重叠区域的图像进行仿真对比实验,实验结果说明本文提出的算法优于传统脉冲耦合神经网络模型。

关键词： 人工智能   新闻传播学科   后人类   具身   共情  

摘要： 近年来,人工智能领域取得了技术上的重大突破,类脑、具身与共情是当前人工智能发展的三大趋势,也对于包括新闻传播学在内的各其他领域产生了正面的外部效应。在传播的“后人类”时代,智能技术与各环节融合,催生了复媒体的传播业态、微粒化社会以及分布式的信息传播结构,这不仅重塑了人们的交往场景和传播行为,还对人类行为协同、信任机制、生存方式等等都产生了新的要求。面对不断发展的人工智能现实,传播学研究应该站在多学科交叉的视角下,以多样化的研究方法为技术手段,在不同领域的对话中推动理论范式创新,探索机器与人的交互及其边界,并制定出一套适用于面对人工智能与新闻传播学科相融合的发展路径。因为人工智能与媒介技术发展的最终落脚点,依然是使得人类自身能够不断获得自由度的扩展和新的可能性。

关键词： 脉冲耦合神经网络模型   动态阈值   衰减时间常数   Harris矩阵  

摘要： 分割含有弱边界、对比度低的图像目标时,传统的脉冲耦合神经网络模型难以得到有效的分割效果,主要原因是动态阈值的衰减时间常数固定,衰减速度固定,分割弱边界时,输出的脉冲信号难以准确描述目标区域,产生误分割现象。为了解决这一问题,本文采用Harris矩阵获取图像梯度信息,特别是弱边界的梯度信息,提出动态阈值的衰减速度与图像的梯度信息有关,当梯度信息大时,动态阈值的衰减快,当梯度信息小时,动态阈值的衰减速度慢,给出动态阈值的新定义。通过对弱边界、对比度低的图像进行仿真对比实验,说明本文算法的分割效果优于传统脉冲耦合神经网络模型。

关键词： LMD   随钻测量   加速度计   振动识别   脉冲神经网络  

摘要： 针对旋转钻井过程中对钻头异常振动(横向振动、纵向振动、扭转振动)信号识别准确率低,效率差,导致钻具损坏甚至井眼报废的问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD)和脉冲神经网络的异常振动识别方法。首先,采用局部均值分解将微机电系统(Micro Electro Mechanical System, MEMS)加速度计信号分解为具有振动特征的PF分量;然后,从分解的乘积函数(Product function, PF)分量中提取随钻异常振动特征,并将提取到的加速度计振动特征编码为脉冲;其次,使用改进的学习规则训练脉冲神经网络对随钻异常振动进行识别。设计模拟实钻实验和仿真,训练后的脉冲神经网络可以对随钻振动的识别度达到99.39%,显示了该方法在实际应用中的巨大潜力。

关键词： ANN   RSM   PCM   Finned enclosure   Optimal fins distance   ETSC  

摘要： In this study, the usefulness of using regression-based methods in estimating the optimal fins distance in a PCM finned enclosure of the evacuated tube solar collectors was evaluated. Enclosure containing fins and PCM can absorb more thermal energy from the working fluid of a evacuated tube solar collector than a conventional enclosures. Optimal fins distance is a serious challenge in designing the PCM finned enclosures. Increasing the fins distance reduced the PCM melting rate and consequently decreased absorbed thermal energy content. Also, for the short fins distance, the heat transfer rate within PCM diminished owing to lower convection intensity which led to lower absorbed energy. Based on the artificial neural network and response surface methodology results, the optimal fins distance was estimated with a maximum error of less than 2.36% and 4.31%, respectively. The trend of optimal distance variations was navigated by these methods with the mean square error of 0.0012 and 0.0026. Statistical criteria of R-square for the former method and the latter one were 0.999 and 0.998, respectively. By designing a heatsink in which the number of fins is optimal, the stored energy can be maximized without the heatsink temperature reaching its maximum.

关键词： 卷积神经网络   脉冲激光测距   回波估计   光强空间分布  

摘要： 为了解决目前脉冲激光测距回波估计方法存在的脉冲响应函数不够平滑、展宽不够理想,导致脉冲激光测距精度较低的问题,提出了卷积神经网络的脉冲激光测距回波估计方法。采用学习权值与偏置常量神经元,组建卷积神经网络结构,通过分析五个构成模块主要功能,完成卷积神经网络优化,利用输入样本分量与神经元权重,架构输入输出的约束条件,经过设定网络层数、卷积核数以及激活函数等指标参数,确定神经元个数,根据学习速率初始数值,取得最优邻域初始数值,依据输入的带标签样本实现卷积与降采样处理,获取最优邻域权重,在激光空气传播速度恒定原理与回波波形非对称高斯分布基础上,通过回波脉冲空间水平分布与时域分布,得到最终回波估计结果。实验结果表明,所提方法的回波信号估计结果与实际结果存在的最大偏差值仅为0.2%,脉冲激光测距精度较高。

关键词： 阶段性成果   智能理论   人工智能   脑疾病   主题论坛   前沿研究   转化应用   国际一流  

摘要： 2021年7月10日,2021世界人工智能大会类脑主题论坛举行,上海“脑与类脑智能基础转化应用研究”市级重大专项(简称“项目”)阶段性成果发布。据此,国际一流的脑与类脑前沿研究平台业已形成,在脑智能理论、类脑智能算法、脑疾病寻根等方面已取得了一系列世界领先的成果,申请专利近百项。

关键词： 脑神经系统   大规模数据处理   摩尔定律   类脑计算芯片   大数据   冯·诺依曼   超低功耗   智能时代  

摘要： 随着智能时代对大规模数据处理的要求越来越高,摩尔定律下的处理器集成器件数量越发接近极限,当下急需通过架构的变化以应对大数据的需求。类脑计算芯片结合微电子技术和新型神经形态器件,模仿人脑神经系统计算原理进行设计,旨在突破“冯·诺依曼瓶颈”,实现类似人脑的超低功耗和并行信息处理能力。