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中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室形象认知计算获2021年第二届CSIG图像图形技术挑战赛季军（图）
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 形象认知计算 第二届 CSIG图像图形技术挑战赛
2022/10/4
CSIG图像图形技术挑战赛（以下简称“挑战赛”）是由中国图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事。作为挑战赛主办方，中国图象图形学学会发挥专家优势和组织优势，组织企业梳理提出科技需求，搭建学术界与产业界之间的沟通桥梁，助推企业创新发展。通过举办CSIG图像图形技术挑战赛，将极大地促进我国图像图形技术及相关产业的发展和应用，解决企业面临的技术难题，扩大企业宣传面，帮助企业吸引更多的优秀人才。首届CS...
最新计算机神经网络识别图像达灵长类动物水平
计算机神经网络识别 图像
2014/12/22
几十年来，神经科学家致力于设计计算机网络来模拟人类的视觉能力，如认知目标，大脑在这方面精确而迅速，一瞥之间就能认出所见之物。还没有一个计算机模型在识别视觉目标上与灵长类动物的大脑相比。 据物理学家组织网近日报道，美国麻省理工大学神经科学家的一项最新研究发现，最新一代的所谓“深度神经网络”能比得上灵长类动物的大脑。这提高了人们对灵长类大脑工作原理的理解，有望开发更好的人工智能，带来修复视觉机能障...
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价，将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程，通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点，并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近精度和泛化能力。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验，算法提高了目标分类概率，降低了误报率。
判别模型。该模型选定了温升、列温升差、辆温升差3个特征作为输入量,4种热轴等级作为输出量,并利用125条模糊推理规则和学习算法对模糊神经网络进行训练,得到的模糊神经网络可作为专家系统对热轴进行判别。实例仿真结果表明:模糊神经网络热轴判别模型使得判别参数减少,判别科学化,且判别的一致率达到95%。
粒子群进化学习自适应双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法研究
双通道脉冲耦合神经网络 进化学习 多准则目标函数 图像融合
2017/1/14
针对双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法中参数选取不易确定之挑战，提出了一种基于进化学习的自适应双通道脉冲耦合图像融合方法.通过引入自适应学习能力的进化学习算法和构建新的优化目标对双通道脉冲耦合神经网络模型参数来进行优化，提出的新算法能够有效地找到双通道脉冲耦合神经网络模型的近似最优参数，克服了经典双通道脉冲耦合神经网络图像融合方法需要人工交互穷举尝试不同参数来获取较优参数之缺点.实验研究亦表明了上...
针对图像中同时存在椒盐噪声和高斯噪声,提出一种基于灰度极限和脉冲耦合神经网络(PCNN)滤除混合噪声的新方法。首先,根据灰度极值定位出椒盐噪声点;其次,在滤波窗口中对椒盐噪声点进行均值滤波;然后,利用PCNN赋时矩阵定位出高斯噪声点;最后,自适应调整可变灰度步长,选择不同滤波方法滤除高斯噪声。实验结果表明提出的算法较常见的混合噪声滤波方法在主观滤波效果和客观评价指标峰值信噪比(PSNR)及信噪比改...
基于神经网络的铝电解混合控制模型研究
神经网络 智能控制 铝电解 时间序列
2010/8/23
铝电解优化控制生产过程的实质是将可控参数尽量控制在工艺要求的目标值范围内。传统的基于神经网络的控制方法或直接判断氧化铝浓度，缺乏对历史浓度的有效追踪，致使判断准确率下降；或对铝电解生产状况进行宏观识别，并调整，但缺乏实时性、及时性。针对上述问题，将神经网络和关联规则库、专家知识库、控制策略相结合，提出了一种新的氧化铝浓度识别及控制方法，从而将神经网络上升为一种混合控制模型HC-NN （hybrid...
基于细胞神经网络的图像阈值化方法
图像阈值化 细胞神经网络 直方图 模板参数
2010/8/23
图像阈值化是一种经典、简单而又非常有效的图像分割方法，并已得到了广泛的研究。在分析灰度图像直方图分布的基础上提出了一种基于细胞神经网络（CNN）结合直方图分析的图像阈值化方法，并给出了阈值化CNN所需阈值的自动搜索算法。实验结果表明，相对于其他两种经典的阈值化方法，该方法的阈值化分割结果较好。
不确定混沌系统的差分进化小波神经网络控制
小生境自适应差分进化算法 小波神经网络 参数不确定性 混沌控制
2010/5/5
提出一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络（NADE-WNN）的方法对不确定混沌系统进行控制。该方法利用小波神经网络学习未知模型混沌系统的动态特性并实施控制，为提高神经网络的学习精度和收敛速度，采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数，简化网络结构，提高网络的学习精度和全局收敛性。仿真实验结果表明，在有外部干扰和参数摄动的情况下，NADE-WNN仍能对不确定混沌系统进行有效控...
最优脑外科过程是一种训练后网络剪枝算法，计算的复杂度非常高，通过把剪枝条件以惩罚项的形式纳入神经网络的训练目标函数中，把正则化方法的结构优化蕴涵于网络训练过程，构建面向最优脑外科过程的计算模型，实现网络训练过程和最优脑外科过程并行剪枝，既保持了最优脑外科过程的准确性，又具有正则化的高效性，提高了神经网络模型的泛化性能。该模型在理论上具有收敛性，其有效性和可行性通过给出的Levenberg-Marq...
基于改进的RBF神经网络的人民币汇率预测研究
RBF神经网络 聚类算法 预测 人民币汇率
2010/4/19
针对RBF神经网络分段算法中对近似线性时间序列数据预测误差较大这一不足，在原有RBF神经网络模型基础上提出了一种改进算法。该算法以分段取中心值为基础，优化原算法中径向基函数中心点值的确定，提高了对近似线性时间序列数据预测的准确度。通过对近两年美元兑人民币汇率数据的预测测试，表明改进算法在预测准确性比原算法有较大提高。
多维联想记忆神经网络在图像回忆中的应用
多维联想记忆神经网络 投影 灰度图像
2010/2/21
多维联想记忆神经网络可以用来回忆灰度图像。投影算法是回忆算法中的一类。采用不规则凸多边形的笛卡儿积构成的凸集代替正多边形的笛卡儿积构成的凸集，前者比后者更紧凑。数值实例表明，应用前者回忆灰度图像要比应用后者回忆灰度图像得到的图像更清晰，回忆所花时间更短。
遗传BP神经网络在泥石流危险性评价中的应用
遗传 BP神经网络 泥石流
2010/1/28
泥石流危险性的评价是地质灾害预测的重要研究课题之一，根据泥石流危险性评价因子，建立了遗传BP神经网络评价模型。模型利用BP神经网络的函数逼近能力，模拟泥石流某些主要评价指标与危险程度之间的非线性函数关系，实现对泥石流危险性的评价。为克服BP神经网络收敛慢、易陷入局部极小、泛化能力差等缺陷，引入遗传算法和对比分析方法优化BP评价网络的权值、阈值和网络结构。实验证明，采用所述方法优化后的BP神经网络的...
Matlab神经网络工具箱在煤层界面插值中的应用
Matlab软件 人工神经网络 煤层插值 三维显示
2010/1/28
人工神经网络方法通过大量的样本学习和训练，能够对实际问题进行最佳逼近。在分析煤层界面建模数据的基础上，设计插值煤层界面的人工神经网络结构。利用Matlab的神经网络工具箱建立对煤层界面插值的人工神经网络模型。以某矿的钻孔数据为样本对人工神经网络进行训练，实现了对煤层界面网格的插值；通过Matlab实现了对煤层界面的插值结果的三维显示。