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申请/专利权人：华中科技大学;湖北江城实验室
摘要：本发明公开了一种基于忆阻器的图像特征选择方法及模块、神经网络模型，其方法包括：获取包含多张图像的数据集，每张图像包含M个特征，每个特征的特征值为0或1；统计数据集中图像第i个特征的特征值为1的图像数量Ni，设定图像数量阈值Nth；构建包含1行×M列的忆阻器阵列，每个忆阻器具有相同的脉冲数量阈值Pth，忆阻器的初始状态呈易失性并当接收到大于或等于脉冲数量阈值Pth的脉冲后转变为非易失性；向第i列的忆阻器Ri施加Pi个脉冲以调制对应忆阻器Ri的电导态，其中，Pi＝PthNth×Ni。本申请充分利用了忆阻器易失性到非易失性的转换，能够筛选出数据集的公共特征，降低网络学习复杂度，从而使得特征处理、网络学习的硬件电路实现高密度集成。
主权项：1.一种基于忆阻器的图像特征选择方法，其特征在于，包括：获取包含多张图像的数据集，每张图像包含M个特征，每个特征的特征值为0或1；统计所述数据集中图像第i个特征的特征值为1的图像数量Ni，i＝1，2，……，M，设定图像数量阈值Nth；构建包含1行×M列的忆阻器阵列，每个忆阻器具有相同的脉冲数量阈值Pth，所述忆阻器的初始状态呈易失性并当接收到大于或等于所述脉冲数量阈值Pth的脉冲后转变为非易失性；向第i列的忆阻器Ri施加Pi个脉冲以调制对应忆阻器Ri的电导态，得到具有特征选择性能的忆阻器阵列，其中，Pi＝PthNth×Ni。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 湖北江城实验室 基于忆阻器的图像特征选择方法及模块、神经网络模型
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