[发明专利]基于动态阈值的spiking学习模型的图像分类方法在审
| 申请号： | 201911276762.3 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111046954A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 李建平;顾小丰;胡健;李天凯;贺喜;王青松;蒋涛;陈强强 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态阈值的spiking学习模型的图像分类方法，该方法包括获取图像数据集，采用相位延迟编码方法将图像信息转化为脉冲激发序列，建立基于动态阈值的spiking学习模型并进行训练，利用训练后的spiking学习模型对待分类图像进行分类处理。本发明通过采用相位延迟编码方法将图像信息转化为脉冲激发序列，并建立基于动态阈值的spiking学习模型进行训练，利用训练后的spiking学习模型进行图像分类，在保证学习模型训练效率和准确率的同时，可以显著提高学习模型的鲁棒性，进一步提高图像分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 阈值 spiking 学习 模型 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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