人脑记忆机制启发下图像存储和提取的认知神经计算建模

作     者：董丽萍 

作者单位：中国石油大学(华东) 

学位级别：硕士

导师姓名：王延江

授予年度：2015年

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0836[工学-生物工程] 

主      题：人脑记忆机制 稀疏编码 密度聚类 SOINN 信息存储与提取 

摘      要：随着神经科学和脑科学的发展,人们对于人脑记忆机制的研究越来越深入,模拟人脑记忆机制来进行图像信息存储与提取已经成为了国内外学者研究的热点,各种新方法不断地被提出。但是从认知神经科学出发,探寻基于人脑记忆机制的视觉图像信息存储和提取方法的研究还很少。为此,本文主要对人脑记忆机制启发下图像信息存储和提取的认知神经计算建模方法进行研究,本文主要工作如下:1.对人脑记忆机制进行总结,分析大脑中海马和内侧颞叶皮层对于记忆机制的作用,并对记忆建模方法进行研究,设计一种人脑记忆启发下基于CLS模型的图像存储和提取的认知神经计算框架;2.给出一种基于稀疏编码的图像信息表达模型,使用稀疏编码算法模拟人脑的视觉感知机制,运用快速词典算法进行稀疏编码求解,并针对提取的特征数量较大,加重计算负担问题,采取两种特征精简的方法:随机选取特征和基于密度聚类算法选取特征,加快词典学习和稀疏编码的速度。3.设计一种基于自组织增量神经网络(Self-Organizing Incremental Neural Network,SOINN)的图像信息存储和提取的认知神经计算模型,利用SOINN能够进行在线增量学习、且无需预先定义网络的大小与结构等特性,模拟人脑的图像信息存储,并在需要的时候进行信息提取。实验结果验证了本文所提算法的有效性。