[发明专利]一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型

说明书

本发明公开了一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型，属于无人机技术领域，包括感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元，且感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元的每个神经元内部构筑组成有输入端、函数体、输出端和生物信息体四个部分，本发明的无人机神经网络控制用的人工神经元，具有生命特征，与人大脑功能更加接近，实现更高级人工智能控制，装载在无人机上，可以使得无人机更加智能化。

技术领域

本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型。

背景技术

如何使无人机本身的操作更简易，飞行更稳定，甚至，使其被动飞行变成自主飞行，当无人机不再仅仅作为一个被动接受指令的载体，而是进化成为操作者，更甚者，完全实现自主飞行，这是普通工业控制做不到的，必须引进人工智能技术，人工智能技术的核心是人工神经网络，人工神经网络能力则由人工神经元能力决定，对人工神经元的开发变得及其有意义。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model)，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。现有的人工神经网络模型，准确的说叫连接模型为更加合理，它是一种模仿动物神经网络部分行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，但实际依靠的是计算机CPU串行计算能力实现的。这种网络纯粹的依靠内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的。对于小型的神经网络是可行的，对于超大型的神经网络系统，则变得吃力。开发具有细胞生命活动特征(细胞寿命，激素作用等)的人工神经元是很有必要的，设计出的类生物神经网络会更加接近生物神经网络，推动人工智能(AI)技术的发展。

发明内容

本发明提供一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型，本发明的无人机神经网络控制用的人工神经元，具有生命特征，与人大脑功能更加接近，实现更高级人工智能控制，装载在无人机上，可以使得无人机更加智能化。

本发明提供的具体技术方案如下：

本发明提供的一套无人机神经网络控制用的人工神经元模型，包括感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元，且感知神经元、选择神经元、单广神经元、双广神经元、逻辑与神经元、逻辑或神经元、逻辑非神经元、异或神经元、随性神经元、记忆神经元、对比神经元和克扣神经元的每个神经元内部构筑组成有输入端、函数体、输出端和生物信息体四个部分。

可选的，所述感知神经元是一种为了感知外界信息而设计的人工神经元，能够感知外界信息变化并转换为电信号。

可选的，所述选择神经元是一种分离电信号而设计的人工神经元，能够感受很窄范围强度的电信号。

可选的，所述单广神经元是一种为了实现电信号由点向面触发电信号而设计的人工神经元。

可选的，所述双广神经元是一种为了实现电信号由点向面或面向面或面向点触发电信号而设计的人工神经元。

可选的，所述逻辑与神经元是为了实现逻辑与而设计的人工神经元。

可选的，所述逻辑或神经元是为了实现逻辑或而设计的人工神经元。

可选的，所述逻辑非神经元是为了实现逻辑非而设计的人工神经元。

可选的，所述异或神经元是为了实现逻辑异或而设计的人工神经元。