[发明专利]一种多阀值多函数定向神经元的设计方法

摘要

一种多阀值多函数定向神经元的设计方法的技术领域，是属于人工智能，仿生学，电路设计的技术领域，主要技术是人工神经元通过多路输入，当累加值低于最小阀值时，人工神经元，不会被激活，当累加的值超过设定的阀值，人工神经元被激活，人工神经元设有多个阀值，根据累加的值，达到那个阀值，就启动对应那个阀值的激活函数，输出对应密码和强度数值，把信息传递给分发器，分发器根据传递过来的密码和强度，选择那些线路输出，那些线路关闭。

主权项

一种多阀值多函数定向神经元的设计方法，其特征是：多阀值多函数定向神经元是由输入端、人工神经元、传输线、分发器、输出端组成，输入端如同神经元的输入端，接收上一级人工神经元的输入或由其他设备的输入，人工神经元的作用是把输入的值和权重相乘后进行累加，如果累加的值小于最小阀值，那么人工神经元就不会被激活，没有任何反应，如果累加的值大于最小阀值，那么人工神经元被激活，在这最小阀值上面还设立多个阀值，当累加的值大于某个阀值，就启动这个阀值的对应激活函数，由于设置的激活函数是不同的，因此被激活后，输出带对应函数密码和强度的信息，传输线的作用就是传输信息，并且可以把信息传到相对比较远的地方，像神经元的轴突，分发器的作用是接收到带密码和强度的信息，把这信息传给对应密码的输出端，当然这输出端是多个的，输出端的作用就是把各种激活函数输出的信息传递到下一层人工神经元，并可以和权重进行相乘，其中人工神经元采用如下设计，人工神经元由3部分构成，1是累加器，2是不同的阀值，3是不同的激活函数，累加器的作用是把上一层的输入和权重相乘后进行累加，不同阀值的设计是这样，设定最小阀值 a，a<b<c<d，当输入的值小于a，那么人工神经元就不会被激活，如果输入的值大于a，人工神经元就被激活，这时输入的值就要和不同的阀值进行比较，比如输入的值大于c小于d，那么就会启动c 阀值对应的激活函数，输出c 阀值对应激活函数的密码和强度，其中分发器采用如下设计，接收人工神经元传递过来的密码和强度，连接分发器的每一条输出，它要设计一个被那些函数激活的密码集，传递过来的密码和每一条输出端的密码集进行匹配，匹配上就被激活，输出对应的强度，匹配不上就不能激活。