[发明专利]基于脉冲神经网络模型增量学习的分类方法、系统、装置在审
| 申请号： | 202010979246.3 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112070228A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 孔庆群;曾毅;赵东城 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于类脑智能、人工智能领域，具体涉及一种基于脉冲神经网络模型增量学习的分类方法、系统、装置，旨在解决现有增量学习方法无法自适应的学习新类别进行分类的问题。本系统方法包括获取待分类的样本数据集；通过脉冲神经网络模型获取各数据的分类输出值，并计算每一类分类输出值的均值，作为平均输出值；计算分类输出值与各平均输出值的差值，若最小差值小于设定阈值，则将该最小差值对应的平均输出值所属的类作为当前数据的最终分类结果；否则在脉冲神经网络模型输出层中增加一个皮质柱模型，更新输出层上一层与皮质柱模型的连接权重；若获取所有数据的最终分类结果，则结束。本发明解决了现有增量学习无法自适应的学习新的类别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 神经网络 模型 增量 学习 分类 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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