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局部连接的ELM神经网络

局部连接的ELM神经网络

作者：黄焕焕大连理工大学

学位级别：硕士

互联网的快速发展,产生了大量的数据信息,怎么利用这些数据挖掘到最有用的价值,成为了社会的研究热点。传统的神经网络由于训练速度慢、耗费时间长、容易陷入局部最优而受到诟病。极限学习机(ELM)是一种改进的新型神经网络算法,具有学... 详细信息

互联网的快速发展,产生了大量的数据信息,怎么利用这些数据挖掘到最有用的价值,成为了社会的研究热点。传统的神经网络由于训练速度慢、耗费时间长、容易陷入局部最优而受到诟病。极限学习机(ELM)是一种改进的新型神经网络算法,具有学习速度快、比较简单、泛化性好等优点,吸引了很多学者的关注。本文关注ELM的输入层-隐层权重的稀疏性。对于普通的前馈神经网络,稀疏化通常是通过在网络的学习过程中引入某种正则化方法来完成的。但是这种策略不适用于ELM,因为ELM的输入层到隐藏层权重应该是随机选择的而不是学习得来的。为此,我们提出了一种改进的ELM,称为ELM-LC(具有局部连接的ELM),其输入-隐层权重按如下方式稀疏化:隐层节点和输入节点分别被分成几个对应的组,输入节点组与其对应的隐层节点组完全连接,但不与任何其他隐层节点组连接。与通常的ELM一样,输入权重是随机给定的,输出权重是根据最小二乘学习获得的。在一些基准问题的数值模拟中,ELM-LC比传统的ELM表现更好。本文大致分为四个部分,在第一部分里描述神经网络的相关内容和背景知识,第二部分介绍ELM算法理论和优势,第三部分引出并介绍ELM-LC算法,第四部分为数值实验,主要是在分类和回归两类数据集上进行的。

关键词：极限学习机输入权值稀疏化局部连接高维数据集

基于模态分析的某复杂薄壳结构局部连接处理方法研究

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航天医学与医学工程 2015年第2期28卷 130-133页

作者：马爱军张陈辉冯雪梅刘洪英刘西刚董睿石蒙中国航天员科研训练中心北京100094

目的在ANSYS Workbench中用不同的局部连接处理方法对某复杂薄壳结构进行模态分析,结合模态试验,研究不同局部连接处理方法的特点。方法分别在实体单元分析和面单元分析下,用两种不同的简化方法处理关注的局部连接,建立相应的有限元模... 详细信息

目的在ANSYS Workbench中用不同的局部连接处理方法对某复杂薄壳结构进行模态分析,结合模态试验,研究不同局部连接处理方法的特点。方法分别在实体单元分析和面单元分析下,用两种不同的简化方法处理关注的局部连接,建立相应的有限元模型进行模态计算,得到4种分析情况下的有限元计算结果 ,并通过实际模态试验对不同的计算结果进行了对比验证。结果通过比较有限元计算结果与模态试验结果 ,验证了不同局部连接处理方法计算结果的准确性,并总结了不同方法的优缺点和适用性。结论本文中的局部连接处理方法研究,为复杂薄壳结构的动态特性分析提供了理论指导,也为同类产品的结构动态设计与优化提供了理论依据。

关键词：模态分析复杂薄壳结构局部连接

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并置站局部连接数据质量分析

测绘地理信息 2019年第6期44卷 44-47页

作者：姚向东成英燕王福丽张永浩山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590 中国测绘科学研究院北京100830 青岛理工大学琴岛学院山东青岛266106

局部连接是各种空间大地测量技术组合的关键要素。针对当前一些并置站局部连接精度较低,无法满足组合需要的问题,通过各种空间大地测量技术的长期解,对法国国家地理研究所最新公布的并置站局部连接数据进行了质量分析,在此基础上,以赫... 详细信息

局部连接是各种空间大地测量技术组合的关键要素。针对当前一些并置站局部连接精度较低,无法满足组合需要的问题,通过各种空间大地测量技术的长期解,对法国国家地理研究所最新公布的并置站局部连接数据进行了质量分析,在此基础上,以赫尔默特变换参数为评价指标,对并置站进行了筛选。结果显示,21%的并置站局部连接残差大于10 mm;从赫尔默特变换参数中发现,并置站局部连接精度较低会导致空间大地测量网发生扭曲,对于网的平移和缩放影响尤其严重;选择出一组高精度的并置站局部连接,其在N、E和U方向上残差的均方根值分别为4.4 mm、4.7 mm和6.4 mm。

关键词：并置站局部连接多技术组合赫尔默特变换

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皮层局部环路结构与功能研究综述

昆明理工大学学报（自然科学版） 2023年第2期48卷 103-111页

作者：任泓安孙乐王晓群谭韬昆明理工大学非人灵长类生物医学国家重点实验室云南昆明650500 中国科学院生物物理研究所脑与认知国家重点实验室北京100101 首都医科大学北京脑重大疾病研究院北京100069 北京师范大学IDG/麦戈文脑科学研究院认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875

神经元之间的连接不是随机的,细胞之间信息传递依赖特定的突触连接模式和相关功能.如今关于神经元环路的研究已经非常广泛,主要集中在大脑各个区域之间的远距离连接,但短距离连接的研究也不够充分.特别是对于皮层局部环路的研究,在处理... 详细信息

神经元之间的连接不是随机的,细胞之间信息传递依赖特定的突触连接模式和相关功能.如今关于神经元环路的研究已经非常广泛,主要集中在大脑各个区域之间的远距离连接,但短距离连接的研究也不够充分.特别是对于皮层局部环路的研究,在处理行为和认知计算方面尤其重要.随着高通量三维电子显微镜成像和电生理技术的发展,使得研究突触连接的精细解剖和生理成为可能.综述了皮层微观尺度下局部环路结构和突触连接功能的研究,旨在从结构和功能的角度去认识皮层局部环路架构,了解神经信息传递的物理基础,推动类脑智能的进一步发展.

关键词：皮层环路局部连接突触功能电子显微镜电生理技术膜片钳

基于多尺度感受野的脉冲神经网络图像分类算法研究

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基于多尺度感受野的脉冲神经网络图像分类算法研究

作者：陈新傲东南大学

学位级别：硕士

人工智能旨在通过计算机模拟实现某些人类智能行为,其中视觉是人类获取外界信息最重要的媒介。计算机视觉是由计算机代替人类完成视觉输入与理解的技术。图像分类作为计算机视觉的前提与基础,对于模拟实现人类视觉系统具有重要意义。然... 详细信息

人工智能旨在通过计算机模拟实现某些人类智能行为,其中视觉是人类获取外界信息最重要的媒介。计算机视觉是由计算机代替人类完成视觉输入与理解的技术。图像分类作为计算机视觉的前提与基础,对于模拟实现人类视觉系统具有重要意义。然而传统的基于BP(Error Back-Propagation)的人工神经网络在模拟人类智能上存在计算功耗大、对硬件设备要求高等问题。在此背景下,脉冲神经网络(Spiking Neural Network)凭借其低功耗、事件驱动特性、生物可解释性高等特点,受到越来越多研究者的关注。但是,目前的SNN图像网络存在结构单一或者模型缺乏生物特性等问题。因此,本文将通过模拟人类视觉系统,提出一系列具有生物可解释性、网络规模较小的图像分类算法。主要分为以下内容:(1)设计局部连接的多尺度特征学习网络。受视网膜细胞感受野分布的启发,设计具有局部连接的网络结构,并在多种不同尺度上进行特征学习。实验表明不同尺度的特征学习网络能够学习到不同的特征。(2)研究基于感受野滑动的图像分类算法。将输入图像在空间上分割为多个局部输入,采用局部连接的网络去学习图像局部特征;设计感受野滑动的学习过程,采用具有生物合理性的有监督学习规则在时间上整合多个局部特征。在MNIST数据集上取得85.34%的分类准确度。得益于局部连接,该算法以更小的网络规模、更少的训练参数获得与全连接网络相当的分类准确度。(3)研究基于多尺度感受野的图像分类算法。设计“中央密且小,四周疏且大”的多尺度感受野。采用局部连接的网络学习多个局部空间特征,并提出了三种分类方法在空间上整合多个局部特征。该算法的生物可解释性高、分类效果好,最终在MNIST数据集上取得96.91%的分类准确度。

关键词：脉冲神经网络图像分类生物可解释性局部连接多尺度

基于卷积Hopfield神经网络模型的视频目标检测方法

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基于卷积Hopfield神经网络模型的视频目标检测方法

作者：沈慧中南民族大学

学位级别：硕士

视频中运动目标检测是计算机视觉领域中一个重要研究方向,在智能监控,辅助驾驶,车辆跟踪,人机交互等生活场景中有极大的作用,具有广泛的应用前景。由于在视频信息采集过程中常常会出现很多复杂的情况,如摄像头的移动,背景移动,以及运动... 详细信息

视频中运动目标检测是计算机视觉领域中一个重要研究方向,在智能监控,辅助驾驶,车辆跟踪,人机交互等生活场景中有极大的作用,具有广泛的应用前景。由于在视频信息采集过程中常常会出现很多复杂的情况,如摄像头的移动,背景移动,以及运动物体本身的非刚性形变等问题,给视频运动目标检测带来很大的困难。研究者针对这些问题提出了很多视频运动目标检测方法,但仍有很多不足之处。为了提高在视频中对运动目标检测的检测速率和准确率,本文模拟大脑视觉皮层信息的加工机制,以Hopfiled神经网络为基础,开展计算模型以及运动目标检测的研究。首先,给出了基于Hopfield神经网络的视频目标检测方法。将Hopfield神经网络的神经元和序列图像的像元相对应构建网络,利用Hopfield神经网络周围神经元和自身的循环反馈机制,能较好地利用上下文关系和时序信息获取视频中的时空信息;根据更为接近人类视觉系统认知机理的Hebb学习规则,实现无导师监督下对网络的权值系数进行调整,使得网络收敛稳定于平衡点,从而实现视频运动目标的有效检测。然后,提出了基于局部连接方式的Hopfield神经网络结构,建立了卷积Hopfield神经网络模型。模拟大脑视觉皮层信息处理机制,提出了基于局部连接方法的Hopfield网络结构,建立了卷积的Hopfield网络模型,并通过理论分析和相关证明,得到了卷积Hopfiled神经网络是稳定并且收敛的,且较好地保留了传统Hopfiled神经网络的学习方式和相关功能。该模型降低了网络的复杂度,减少了计算量,提高了对视频运动目标的检测效率。通过卷积运算提高了对视频序列特征的提取能力,提高了对视频运动目标检测的性能。最后,为了证明本文提出模型的有效性,本文选择在VIVID(Video Verification of Identity)数据库,ILSVRC2015 VID数据库上进行检测,以及复杂背景数据集CBV(Complex Background Videos)上测试并与Narayana等人的实验结果作对比分析,最后实验结果表明,卷积Hopfield神经网络在准确率相对较好的情况下能更快实现对视频图像中的运动目标检测。

关键词：局部连接 Hopfield神经网络卷积运算视频运动目标检测

学龄前儿童孤独症谱系障碍的静息态脑功能局部一致性研究

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学龄前儿童孤独症谱系障碍的静息态脑功能局部一致性研究

作者：王龙伦重庆医科大学

学位级别：硕士

研究目的:探讨学龄前儿童孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)患者在睡眠静息状态下脑活动局部一致性(Regional homogeneity,ReHo)的特点。材料与方法:对20例ASD学龄前儿童(ASD组)和20例年龄、性别相匹配、发育正常的学龄前儿... 详细信息

研究目的:探讨学龄前儿童孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)患者在睡眠静息状态下脑活动局部一致性(Regional homogeneity,ReHo)的特点。材料与方法:对20例ASD学龄前儿童(ASD组)和20例年龄、性别相匹配、发育正常的学龄前儿童(对照组)在口服10%水合氯醛(0.3ml/kg)镇静状态下行静息态脑功能成像,依次进行高分辨率3D-T1WI解剖结构成像和血氧水平依赖功能磁共振扫描,采用局部一致性方法(ReHo)分析并比较两组被试的ReHo值有无差异,评价ASD患者大脑局部功能连接强度。结果:与对照组比较,学龄前儿童ASD患者左侧颞中回、右侧额中回、右侧额下回及左侧楔前叶ReHo值减低,局部连接低下,提示该脑区神经元活动同步性下降,引起功能减低或缺陷(P局部连接过度(P局部一致性存在异常,以局部连接过度为主,支持局部连接增强是为了补偿由于远距连接减弱导致的信息整合不良的观点。局部一致性分析方法可用于评价ASD患者大脑各脑区局部连接改变情况,为揭示ASD患者病理机制提供了新的研究方法。

关键词：孤独症谱系障碍功能磁共振局部一致性镇静状态水合氯醛局部连接

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多源融合速度场实现方法研究

多源融合速度场实现方法研究

作者：邢云剑中国测绘科学研究院

学位级别：硕士

在地球参考框架的发展历程中,空间大地测量技术一直以来都是建立高精度地球参考框架的主要手段。基于不同的空间大地测量技术具有不同的优缺点这一主要因素,如何取长补短,设计并实现多技术融合的算法模型便成为了当前建立高精度地球参... 详细信息

在地球参考框架的发展历程中,空间大地测量技术一直以来都是建立高精度地球参考框架的主要手段。基于不同的空间大地测量技术具有不同的优缺点这一主要因素,如何取长补短,设计并实现多技术融合的算法模型便成为了当前建立高精度地球参考框架的主要研究方向之一。由于速度场是地球参考框架的重要组成部分,其在参考框架的维持上和研究地球板块运动等方面具有重要的意义,因此建立高精度的地球参考框架的同时必须要给出高精度的速度场结果。基于以上的原因,本论文主要研究了以下内容:1、研究了空间大地测量数据融合的相关理论与算法,并将其与卡尔曼滤波算法进行了融合,推导出了利用卡尔曼滤波实现的空间大地测量数据融合算法模型。2、研究了GNSS、SLR、DORIS和VLBI的技术内组合方法,利用软件实现了该算法并给出了结果。结果表明:GNSS技术的点位精度和融合后的精度最高,VLBI次之,SLR较差,DORIS的点位精度和融合后的精度最差,与ITRF2014中的结论一致,这也从另一方面证明了软件的可靠性。3、研究了GNSS、SLR、DORIS和VLBI的技术间组合方法和数学模型,通过引入约束向量的方式使用局部连接约束并置站点的坐标和速度,在软件中实现了该算法并给出了技术间组合后的结果。软件解算的结果与ITRF2014相比在GNSS站点上为亚毫米级别,在VLBI、SLR和DORIS站点上为毫米级别;并置站点的速度差为毫米级别。本文对结果进行了分析,得到了一些结论并提出了解决的方法。4、研究了无整体旋转条件的理论和其推导过程,研究了其在卡尔曼滤波中的实现方法并在软件中实现了该算法,保证建立的多源融合速度场相对地壳无整体旋转。5、设计并开发了利用卡尔曼滤波建立多源融合速度场的软件,给出了软件中各模块的功能和软件的流程图;研究了矩阵求逆的优化算法——Cholesky分解,并在软件中实现了该算法;研究了矩阵乘法的优化算法——稀疏矩阵乘法,给出了COO格式存储稀疏矩阵的优化存储方式,对比了使用不同矩阵乘法算法求解矩阵乘法所消耗的时间,给出了矩阵乘法的优化建议。6、通过软件处理了2015、2016、2017三年的GNSS、SLR、DORIS和VLBI四种技术的数据共862个站点,得到了软件解算的多源融合速度场结果,将结果与ITRF2014速度场相比表明:在704个GNSS站点中,速度精度优于1mm/a的站点有478个,优于5mm/a的站点有601个;在51个VLBI站点中有15个站点的速度精度优于5mm/a,有30个站点的速度精度优于1cm/a;在40个SLR站点中,仅有1个站点速度精度优于5mm/a,9个站点的速度精度优于1cm/a;在67个DORIS站点中,有21个站点速度精度优于5mm/a,有35个站点的速度精度优于1cm/a。7、对得到的多源融合速度场结果进行了分析讨论,其不足之处有(1)为对站点位置和速度的突变进行探测和采取相应策略应对(2)处理的数据时间跨度较短。给出了解决以上问题的建议并对后续所需要做的工作进行了展望。

关键词：地球参考框架融合全球速度场卡尔曼滤波局部连接无整体旋转

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基于多通道膜片钳技术对皮层局部环路的研究

基于多通道膜片钳技术对皮层局部环路的研究

作者：任泓安昆明理工大学

学位级别：硕士

除了长距离投射的神经环路,局部神经环路的连接在环路研究中也非常重要,尤其是大脑新皮层对信息处理的研究,在学习、认知计算和行为处理中尤为重要。人类的高级认知离不开新皮层局部环路对信息的处理和整合。所以开展对新皮层局部环路... 详细信息

除了长距离投射的神经环路,局部神经环路的连接在环路研究中也非常重要,尤其是大脑新皮层对信息处理的研究,在学习、认知计算和行为处理中尤为重要。人类的高级认知离不开新皮层局部环路对信息的处理和整合。所以开展对新皮层局部环路的连接研究,对进一步了解皮层环路架构以及信息处理具有重要作用。目前对于皮层局部环路的研究较少,更多的是在研究跨脑区的突触连接及其相关的长距离投射神经环路,而我们聚焦于局部环路的神经元连接,利用多通道膜片钳技术对体感皮层多个神经元同时进行全细胞膜片钳实验,以此来记录皮层中的局部连接,主要包括以下内容:(1)建立了幼年小鼠多通道膜片钳技术方案,并规范化了高质量脑片制备以及多通道膜片钳流程。该方案获得的脑片,神经元状态好,可以更加持久的参与多通道膜片钳实验的记录,极大的提高了记录的效率。(2)对体感皮层第二层和第三层(Layer 2/3,L2/3)神经元的形态和电生理的多样性进行了初步探索。我们对74个神经元进行了形态学重构,再根据神经元的树突复杂度把锥体神经元形态分类增加到5类,并用sholl分析进一步验证分类的合理性。另外,我们对126个神经元的内在电生理特征进行了多样性分析。(3)记录了73组多通道数据,一共有256个神经元纳入统计。有12组数据存在连接,并对连接模式进一步分析中发现抑制性神经元可以明显提高连接架构的复杂度,兴奋性神经元之间连接模式相对比较单一。并且发现在同一神经网络架构下,不同神经元之间的初始连接强度和延迟时间不同,信息流将会朝着不同的方向进行传递。综上所述,我们对体感皮层L2/3神经元的形态,电生理和突触连接有了较为深刻的认识,并详细探讨神经元类型和连接之间的关系,基础的连接架构模式,以及连接复杂度分析。进一步探索了局部环路连接以及信号传递的复杂性,并思考了同一架构下的信息传递差异,深化了我们对皮层局部环路的连接偏好性和信息传递差异的理解。为以后进一步研究更复杂皮层局部环路连接奠定了基础。

关键词：多通道膜片钳局部神经环路体感皮层形态学局部连接