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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种节点规模自适应的神经拟态计算神经元分类方法，属于脑电信号锋电位分类解码领域，本发明通过构建包含一个两层结构脉冲神经网络和一个注意力神经元节点的脉冲神经网络框架，结合锋电位波形的先验知识，自动引导网络节点的添加和删除，从而根据具体需求优化计算资源的分配，最大限度地减少硬件资源的浪费利用。本方法具有硬件开销低，计算速度快，在不同数据集上结果一致性高的特点，能够提升锋电位分类流程速度，有望为无线植入式脑电信号采集设备提供全自动神经元分类技术支持。
主权项：1.一种节点规模自适应的神经拟态计算神经元分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取原始多通道神经信号，经过带通滤波去除低频的局部场电位，对每个通道的神经信号进行白化预处理和伪迹去除；2在每一个信号通道上检测并对齐候选锋电位，具体为：使用非线性能量算子计算离散信号每个位置的能量强度，超过阈值的一段时间窗被判定为候选锋电位，然后根据尖峰位置对齐候选锋电位；3构建脉冲神经网络框架，框架包含一个两层结构的脉冲神经网络和一个注意力神经元节点；其中，脉冲神经网络的第一层为感知层，第二层为认知层，两层之间的神经元以全连接的方式连接，并动态更新连接突触；注意力神经元单向连接控制所有网络中的神经元；4将对齐的候选锋电位输入脉冲神经网络框架，脉冲神经网络的感知层对候选锋电位进行脉冲编码，将候选锋电位每个时间点的离散信号以高斯感受野编码方式映射到一组脉冲序列；认知层的神经元对不同的脉冲序列输入做出响应，并通过赢者通吃机制来更新被激活神经元与对应感知层神经元之间的连接突触；当认知层神经元的累积电压超过电压阈值时，将脉冲序列输出为响应不同细胞动作电位的时间戳序列；注意力神经元节点响应输入候选锋电位的波形先验知识，修饰输入候选锋电位波形，并控制感知层节点增加与删减合并策略的阈值变化；5对于时间戳序列对应的原始神经信号，认知层节点根据脉冲波形的先验知识动态更新阈值划分锋电位与噪声，各个通道根据脉冲神经网络输出的时间戳序列重构来自不同细胞发放的波形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种节点规模自适应的神经拟态计算神经元分类方法
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