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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法，属于人工智能人工神经网络图像识别与分类领域。本发明的目的是借鉴哺乳动物视网膜结构及其电学活动特性构建一种人工神经网络模型，最终实现对图像识别与分类任务性能的提升。实现该目的的大概思路是1对哺乳动物视网膜网络电学特性活动进行建模仿真，2获得视网膜各种功能细胞及其突触连接的输入输出映射曲线与拟合函数，3以此为基础构建类视网膜前端特征提取网络，4通过与后端卷积神经网络相结合实现一种新型的类视网膜人工神经网络结构的图像识别模型。
主权项：1.一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法，其特征在于，通过构建网络模型实现，网络模型的构建方法包括以下步骤：S1，对哺乳动物视网膜电学活动进行建模仿真得到视网膜视杆信号通路，进而得到模型中六种视网膜细胞及三种突触连接的输入输出映射关系数据，对映射关系数据进行函数拟合得到每种视网膜细胞及突触连接的静态非线性输入输出映射曲线函数；所述的六种视网膜细胞包括视杆细胞、视锥细胞、视杆双极细胞、视锥双极细胞、A2无长突细胞、神经节细胞；所述的三种突触连接包括电突触、mGluR6受体化学突触、AMPA受体化学突触；S2，在人工神经网络和哺乳动物视网膜网络的结构的基础上，基于S1中得到的静态非线性输入输出映射曲线函数，建立类视网膜前端特征提取神经网络，实现对图像输入的特征提取功能；S3，建立后端模式识别分类模型，与S2构建的类视网膜前端特征提取神经网络相结合，对类视网膜前端特征提取神经网络输出的数据进行训练学习，以实现图像识别与分类的功能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于类哺乳动物视网膜结构人工神经网络的图像识别与分类方法
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