甘肃省自然科学基金(1010RJZA019)
- 作品数：12 被引量：52H指数：4
- 相关作者：蔺想红李志强张宁崔文博张贵仓更多>>
- 相关机构：西北师范大学哈尔滨工业大学石家庄铁道大学更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金国家自然科学基金甘肃省中青年科技研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 脉冲神经网络的监督学习算法研究综述被引量：27
- 2015年
- 脉冲神经网络是进行复杂时空信息处理的有效工具,但由于其内在的不连续和非线性机制,构建高效的脉冲神经网络监督学习算法非常困难,同时也是该研究领域的重要问题.本文介绍了脉冲神经网络监督学习算法的基本框架,以及性能评价原则,包括脉冲序列学习能力、离线与在线处理性能、学习规则的局部特性和对神经网络结构的适用性.此外,对脉冲神经网络监督学习算法的梯度下降学习规则、突触可塑性学习规则和脉冲序列卷积学习规则进行了详细的讨论,通过对比分析指出现有算法存在的优缺点,并展望了该领域未来的研究方向.
- 蔺想红王向文张宁马慧芳
- 关键词：脉冲神经网络突触可塑性卷积
- 软件风险评估量化分析研究被引量：5
- 2012年
- 为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值。将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型。对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性。
- 闫秋粉南振岐姚尔果薛小虎
- 关键词：BP神经网络粒子群算法
- 多目标优化非支配集构造方法的研究进展被引量：3
- 2013年
- 多目标优化非支配集的构造是多目标进化算法研究领域的一个重要步骤,旨在研究用多目标进化算法解决多目标优化问题的效率。对多目标优化问题进行了描述并且给出了求解算法的一般框架,结合研究现状讨论了目前该领域几种主要的基于Pareto非支配集的构造算法,以及它们的计算时间复杂度;总结并展望了该领域未来的发展趋势。
- 李志强蔺想红
- 关键词：非支配集PARETO前沿
- 家谱成员关系的元图可视化被引量：1
- 2016年
- 电子家谱用于统计与分析家族成员的情况与关系,其可视化形式是家谱信息化的重要组成部分。由于边的数量随节点数的增加而快速增长,在已有家谱可视化方法中会出现显示效率急速下降问题。针对这一问题,结合元图进行可视化优化,减少不必要存在的边。此外,结合实际情况提出"父母-独生子女"关系等可视化表示,对可视化形式进一步优化。实验表明,在相同家谱数据情况下,优化的家谱元图可视化方法中所需边的数量约为原有元图形式的1/2,小于通常可视化形式的1/4,有效提高了家谱可视化效率。同时运用节点图的树形层次结构对家谱进行可视化显示,增强了可视化效果的实用性。
- 陈国军蔺想红段淑凤
- 关键词：家谱系统模型可视化
- 改进的层式DCT在数字水印技术中的应用被引量：1
- 2012年
- 数字水印问题研究中,DCT块效应是困扰版权保护的一大难点.结合小波特性,提出一种改进的层式DCT算法,并应用于数字水印.将DCT变换后所得子块的低中频系数分别抽样,然后将水印信息的变换域量值分别叠加到原始载体经改进的层式DCT变换后的低中频系数中,同时对改进的层式DCT变换的分层层数进行了研究.实验结果表明,水印方案具有很好的整体去方块效应,提高了水印的不可见性,对抗压缩、剪切等常规几何攻击具有较强的鲁棒性,并且两者之间达到了一个较好的平衡.进一步扩大了层式DCT的实际应用.
- 吕慧张贵仓
- 关键词：数字水印子带鲁棒性不可见性
- 脉冲神经网络图像分割的编码方法被引量：6
- 2012年
- 针对脉冲神经网络图像分割中的脉冲编码问题,基于Time-to-First-Spike编码策略提出2种编码方式:线性编码和非线性编码。线性编码方法采用从图像像素值到神经元脉冲发放时间的线性函数对应关系,而非线性编码方法采用Sigmoid函数的对应关系。应用2种方法对图像进行分割,实验结果表明,非线性编码方法的分割结果优于线性编码方法,分割图像具有更大的香农熵值,并且非线性编码方法在图像分割时具有更大的取值区间,更容易对参数进行选择,取得最佳的图像分割结果。
- 崔文博蔺想红徐满意
- 关键词：SIGMOID函数脉冲神经网络图像分割感受野
- 三维神经元几何形态生成算法研究进展被引量：2
- 2015年
- 神经元是神经系统的基本构建和计算单元,神经元几何形态的计算模型对理解大脑的结构功能关系及信息处理极其重要。在总结和分析各种三维神经元几何形态生成算法的基础上,给出三维神经元几何形态生成算法的计算框架。根据神经元几何形态生成机制的不同,将生成算法分为基于统计分析的重建算法、基于文法规则的生成算法和基于生物发育的生长算法3类,并重点比较和分析现有生成算法的优缺点。
- 蔺想红张玉平李志强王佩青
- 关键词：神经元形态人类脑计划
- 单房室脉冲神经元建模方法综述
- 2011年
- 要通过人工神经网络来模拟神经系统的功能并对实际问题进行求解,构建合适的脉冲神经元模型非常重要。为了使研究者了解此问题的研究进展,对目前的单房室脉冲神经元建模方法进行了综述。根据复杂程度将这些模型分为三类:具有生物可解释性的生理模型,具有脉冲生成机制的非线性模型和具有固定阈值的线性模型。对各类不同建模方法进行了阐述和分析,并讨论了各自的优缺点。
- 蔺想红巩祖正
- 关键词：动力学系统
- 基于聚类的NSGA-Ⅱ算法被引量：2
- 2013年
- 采用精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱。针对该问题,基于现有的算法,提出一种基于聚类学习机制的多目标进化算法KMCNSGA-II。利用K均值聚类对目标函数和个体分别进行聚类,对聚类后的个体进行局部学习,以提高适应度。将该算法应用于经典的多目标约束和非约束测试函数中,通过收敛性指标世代距离和多样性指标?进行性能评价。实验结果表明,与NSGA-II算法相比,该算法在算法收敛性和种群多样性保持方面均有明显提高。
- 李志强蔺想红
- 关键词：多目标进化算法多目标优化K均值聚类局部搜索PARETO前沿
- 进化神经网络间接编码方法的计算框架研究
- 2013年
- 针对传统的直接编码方法对大规模神经网络难以进化的问题,研究者提出了进化神经网络的间接编码方法,这类方法的核心思想是网络子结构的重复可通过一组基因的多次表达来实现从基因型到表现型的映射,这种基因重用机制可在较小的基因空间中进行大规模神经网络的快速搜索.本文在总结和分析各类间接编码实现方法的基础上,给出了进化神经网络间接编码方法的一般性计算框架,每一次神经网络的进化过程分为三个阶段:发育阶段、学习阶段和进化阶段.并从计算框架的基因组进化过程和神经网络发育过程两个方面比较分析了各种典型间接编码方法的优缺点.
- 蔺想红李志强魏伟一
- 关键词：进化神经网络网络结构
