[发明专利]一种基于DGSOM神经网络的RatSLAM算法在审
| 申请号： | 201710290162.7 | 申请日： | 2017-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN107122827A | 公开（公告）日： | 2017-09-01 |
| 发明（设计）人： | 许曈;陈孟元;凌有铸 | 申请（专利权）人： | 安徽工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 马鞍山市金桥专利代理有限公司34111 | 代理人： | 杨涛 |
| 地址： | 241000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DGSOM神经模型的RatSLAM算法研究，涉及仿生学、神经网络与机器视觉领域，利用鼠类模型的海马神经细胞进行空间定位，融合提出的DGSOM神经网络构建出一种新的仿生导航模型，通过减少视觉细胞的数量降低系统的复杂度；更早的进行场景重定位使系统在闭环检测方面具有更好的实时性能；优化了闭环检测的匹配效果，其准确率、召回率及F1值均有所改进，DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达94.74％、86.88％和90.64％，融入高斯噪声下的改进模型Gauss‑DGSOM+RatSLAM的准确率、召回率及F1值分别达86.70％、80.25％、83.35％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dgsom 神经网络 ratslam 算法 | ||
【主权项】：
一种基于DGSOM神经网络的RatSLAM算法，其特征在于，包括如下步骤：1)创建DGSOM网络；2)计算权值向量与输入的距离；3)决定最佳匹配单元；4)调节神经元的权重；5)构建一个新的神经元；6)将DGSOM模型应用于RatSLAM中。
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