[发明专利]一种神经网络生成方法与装置

权利要求书

1.一种神经网络生成方法，其特征在于，包括：

获取神经网络生成参数，所述生成参数包括神经元聚类数、神经元密集程度参数、分布空间大小参数和神经元总数；

根据所述神经元聚类数得到基础神经元；

根据预设生成规则以所述基础神经元为聚类中心生成神经网络，所述神经网络中神经元的个数与所述神经元总数相同，所述神经网络中每个神经元与其相邻的神经元均双向互联，所述神经网络中每个神经元以预设概率与自身连接；

设置与所述神经网络连接的输入节点和输出节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述所述神经元聚类数得到基础神经元包括：

获取矩形布局图的左上角边界A和右下角边界B；

连接所述左上角边界A和右下角边界B得到斜对角线；

对所述斜对角线进行N等分，其中N即为神经元聚类数，等分点即为基础神经元。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述所述根据预设生成规则以所述基础神经元为聚类中心生成神经网络包括：

在所述矩形布局图内随机生成新增神经元，并将所述新增神经元p_new主动与其周围的已存在神经元p_i按照某种概率进行连接；

同时其周围的已存在神经元p_i按照所述概率主动与新增神经元p_new连接，

判断所述新增神经元p_new是否与至少一个所述已存在神经元p_i生成双向互连，若是，则保留所述新增神经元，所述新增神经元成为已存在神经元；若否，则删除所述新增神经元。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

新增神经元与其附近神经元的连接概率与距离负相关。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述概率按照P(new,i)＝κe^-μd(new,i)计算而得，其中κ,μ分别为神经元密集程度参数和分布空间大小参数，d(new,i)为新增神经元与已存在神经元之间的欧氏距离。

6.一种神经网络生成装置，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取神经网络生成参数，所述生成参数包括神经元聚类数、神经元密集程度参数、分布空间大小参数和神经元总数；

基础神经元获取模块，用于根据所述神经元聚类数得到基础神经元；

生成模块，用于根据预设生成规则以所述基础神经元为聚类中心生成神经网络，所述神经网络中神经元的个数与所述神经元总数相同，所述神经网络中每个神经元与其相邻的神经元均双向互联，所述神经网络中每个神经元以预设概率与自身连接；

设置模块，用于设置与所述神经网络连接的输入节点和输出节点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述基础神经元获取模块包括：

角点获取单元，用于获取矩形布局图的左上角边界A和右下角边界B；

连接单元，用于连接所述左上角边界A和右下角边界B得到斜对角线；

等分单元，用于对所述斜对角线进行N等分，其中N即为神经元聚类数，等分点即为基础神经元。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于：

所述生成模块包括：

第一连接单元，用于在所述矩形布局图内随机生成新增神经元，并将所述新增神经元p_new主动与其周围的已存在神经元p_i按照某种概率进行连接；

第二连接单元，用于同时其周围的已存在神经元p_i按照所述概率主动与新增神经元p_new连接，

判断出来单元，用于判断所述新增神经元p_new是否与至少一个所述已存在神经元p_i生成双向互连，若是，则保留所述新增神经元，所述新增神经元成为已存在神经元；若否，则删除所述新增神经元。