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oe1(光电查) - 科学论文

6 条数据
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  • 一种红外图像边缘检测的新方法

    摘要： 红外图像处理对高压设备的故障识别具有重要意义。本文研究了红外图像边缘检测问题。首先构建了一种脉冲神经网络，并利用脉冲神经元的特性，设计了一种实现红外图像边缘检测的新方法。最后通过典型实例验证，相应实验结果表明所提方法的有效性和优越性。

    关键词： 脉冲神经网络，边缘检测，红外图像

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • [2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC） - 在Cu?ZnSnSe?太阳能电池后界面添加薄CuGa层的影响

    摘要： 当前神经网络因其在识别、分类、回归和预测等多种实际计算任务中的出色表现而广受赞誉，但能应对计算挑战的可扩展架构却寥寥无几。本文介绍了一种面向低功耗高性能设计的事件驱动型神经网络加速器——Minitaur。作为基于现场可编程门阵列的系统，它既可集成至现有机器人设备，也能为CPU分担高负载的神经网络计算任务。本版本实现了脉冲深度网络，在1.5瓦功耗下达到每秒1900万次突触后电流处理能力，单板支持多达6.5万个神经元。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%准确率。其事件驱动特性允许在准确性与延迟之间进行灵活权衡。

    关键词： 深度信念网络、脉冲神经网络、现场可编程门阵列、受限玻尔兹曼机、神经网络、机器学习

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 基于锗突触晶体管和砷化镓光电探测器的光响应突触

    摘要： 当前神经网络因其在识别、分类、回归和预测等多种实际计算任务中的出色表现而广受赞誉，但针对其计算挑战的规?；芄谷戳攘任藜?。本文介绍了一种事件驱动型神经网络加速器Minitaur，该设计兼具低功耗与高性能特性。作为基于现场可编程门阵列的系统，它既可集成至现有机器人设备，也能为CPU分担高负载神经网络计算任务。本版本实现了一个脉冲深度网络，在1.5瓦功耗下达到每秒1900万次突触后电流处理能力，单板支持多达6.5万个神经元。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%准确率。得益于其事件驱动特性，系统可在准确率与延迟之间进行灵活权衡。

    关键词： 深度信念网络、脉冲神经网络、现场可编程门阵列、受限玻尔兹曼机、神经网络、机器学习

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [2019年IEEE第十区人道主义技术会议(R10-HTC) - 印度尼西亚西爪哇省德波(2019.11.12-2019.11.14)] 2019 IEEE第十区人道主义技术会议(R10-HTC)(47129) - 面向残疾人的眼动控制沉浸式视频导航系统

    摘要： 当前神经网络因其在识别、分类、回归和预测等多种实际计算任务中的优异表现而广受赞誉，但针对其计算挑战的规模化架构却寥寥无几。本文介绍了一种面向低功耗高性能设计的事件驱动型神经网络加速器Minitaur。作为基于现场可编程门阵列的系统，它既能集成至现有机器人设备，也可为CPU分担高负载神经网络计算任务。本版本实现了脉冲深度网络，在1.5瓦功耗下达到每秒1900万次突触后电流处理能力，单板支持多达6.5万个神经元。该系统在MNIST手写数字分类任务中达到92%准确率，在20类新闻组分类数据集上实现71%准确率。其事件驱动特性支持在准确率与延迟之间进行动态权衡。

    关键词： 深度信念网络、神经网络、受限玻尔兹曼机、脉冲神经网络、现场可编程门阵列、机器学习

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于脉冲神经网络显著性计算的遥感图像目标检测

    摘要： 目标检测是遥感图像（RSI）分析中目标跟踪、分类、识别及场景理解的先决条件。然而，许多传统目标检测算法在图像分辨率（尤其是高分辨率遥感图像）发生变化时表现欠佳。为此，本文提出一种基于脉冲神经网络（SNN）视觉显著性的新型目标检测算法，该算法能通过显著性计算高效提取高分辨率遥感图像中的判别性信息以定位目标，从而提供高效快速的计算方法。我们将所提出的视觉显著性算法应用于船舶检测的大量实验，结果表明该算法在光学遥感图像和合成孔径雷达图像的目标检测中均展现出卓越性能。

    关键词： 视觉显著性、目标检测、脉冲神经网络、高分辨率遥感影像、显著性计算

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 里约热内卢（2018.7.8-2018.7.13）] 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 基于卷积脉冲神经网络的图像块STDP学习

    摘要： 脉冲神经网络的设计灵感源自神经系统原理，在机器学习领域可能具有尚未发掘的优势。本文介绍了一类采用无监督竞争学习机制进行图像特征检测的卷积脉冲神经网络。这些图像特征既可以在神经元亚群中共享，也能各自独立演化以捕捉输入空间不同区域的差异化特征。我们分析了此类网络在学习与运行过程中的时空资源需求，并以MNIST数据集作为实验平台，对比了基线脉冲神经网络在性能表现与收敛速度方面的差异。

    关键词： 脉冲神经网络、无监督学习、卷积、STDP、机器学习

    更新于2025-09-09 09:28:46