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- [发明专利]一种基于脉冲神经网络的自组织映射聚类方法-CN202310784438.2在审
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莫凌飞;曹磊
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东南大学
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2023-06-29
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2023-09-22
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G06F18/23
- 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的自组织映射聚类方法，以脉冲神经元为基本单元来构造时间自适应自组织映射TASOM算法模型；在TASOM算法模型中设置邻域范围，获胜的脉冲神经元根据周围脉冲神经元的距离远近来调整脉冲神经元之间的突触连接权重；在TASOM算法模型中设置抑制系数，在训练过程中，抑制系数随着训练步长的更新而更新，抑制强度随抑制系数的增大而增大，从而来影响脉冲神经元的脉冲发放；基于所述算法模型构建的全连接脉冲神经网络模型,在不同数据集训练后能够完成聚类以及分类任务本发明为通过脉冲神经网络实现聚类提供了一种方法，使得以脉冲神经网络为基础的图像聚类效果更好。
- 一种基于脉冲神经网络组织映射方法
- [发明专利]基于自组织映射网络的文档聚类方法-CN200610009761.9无效
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刘远超;关毅;徐志明;刘秉权;林磊
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哈尔滨工业大学
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2006-03-02
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2006-07-26
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G06N3/08
- 基于自组织映射网络的文档聚类方法，本发明涉及一种文档聚类方法。它克服了已有的自组织映射聚类方法难以做到对输入文档数据的自适应以及其固定结构所带来的神经元欠利用、网络映射欠准确以及边缘效应等问题。本发明方法的步骤：找出所有被选文档；将自组织映射网络的输出层初始化为环形结构，并把环形结构至少平分为两半，其中的每个扇形分别作为一个神经元；计算当前输出层的R2聚类准则系数；判断R2聚类准则系数是否大于阈值μ；结果为是，则终止自组织映射网络的训练，把被选文档按照当前自组织映射网络进行分类；结果为否，则在当前输出层中寻找具有最大类内离差平方和的神经元，在其附近插入新的神经元，并对当前输出层的所有神经元进行训练。
- 基于组织映射网络文档方法
- [发明专利]对图像中的对象进行识别的方法和装置-CN201610268979.X在审
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吴鲁
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株式会社日立制作所
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2016-04-27
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2017-11-03
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G06K9/62
- 根据本发明，提出了一种对图像中的对象进行识别的方法，获得用于判别对象是否存在于感受野的第一、第二和第三神经元网络模型；将图像分割为多个区域；对分割后的图像的多个区域，分别应用第一神经元网络模型和第二神经元网络模型，对每个区域中的对象的存在与否进行判别，对第一神经元网络模型的判别结果和第一神经元网络模型的判别结果进行或运算来得到最终的判别结果，并对判别为存在对象的各区域进行区域聚类；以及对进行了区域聚类后的区域，应用第三神经元网络模型，对对象的存在与否进行滑动窗判别并对判别为存在对象的滑动窗进行区域聚类，从而识别出对象。
- 图像中的对象进行识别方法装置
- [发明专利]一种快速文档聚类方法-CN200810209524.6无效
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刘远超;刘铭;王晓龙
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哈尔滨工业大学
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2008-11-26
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2009-04-15
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G06F17/30
- 本发明提供了一种快速文档聚类方法，它通过下述步骤实现：1.利用词频统计从每篇文档中抽取出一组关键词；2.将文档表示为其包含的关键词在特征空间上的相应维度的索引值的集合；3.将自组织映射模型中的神经元表示为特征空间上的向量；4.依次输入文档，并计算其与所有神经元之间的相似度；5.累加值最大的神经元为获胜神经元，其和其邻域的神经元向当前文档方向调整权值；6.在调整神经元与输入文档匹配的个别维的同时，对其他维的权值进行弱化；本发明利用自组织映射聚类模型，在文档量化表示和相似度计算等环节进行革新，使得在处理文档数目相同且聚类质量得以保持的情况下，计算效率获得大幅提升。
- 一种快速文档方法
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