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基于多模态传感输入库网络的时序信号分析方法

申请号: CN202311759196.8
申请人: 北京大学
申请日期: 2023/12/20

摘要文本

本发明公开一种基于多模态传感输入库网络的时序信号分析方法,属于感存算一体与智能识别技术领域。该方法利用多模态传感输入库网络与多个被不同温度偏置下的同类型多模态传感融合突触器件的非线性响应相对应;输入的时序信号以光信号的形式分别施加于多模态传感融合突触器件,随着光照的施加产生光生电流响应,以器件沟道电流值作为多模态传感输入库网络中的库节点状态,当光照与温度同时改变时,沟道电流随着两个模态的输入实时变化,生成对光热信号的融合特征的表达,经过线性权重加权,输出拟合的时序信号。采用本发明成功模拟出了果蝇在周期性光照、周期性温度、以及二者共存时的生物节律,优于同规模多层感知机与递归神经网络的拟合表现。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于多模态传感输入库网络的时序信号分析方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202311759196.8
申请日 2023/12/20
公告号 CN117743927A
公开日 2024/3/22
IPC主分类号 G06F18/241
权利人 北京大学
发明人 贺明; 刘鋆灵; 刘硕; 许蕾; 黄如
地址 北京市海淀区颐和园路5号

专利主权项内容

1.一种基于并行多模态传感输入库网络的时序信号分析方法,具体步骤包括:1)多模态传感输入库网络与多个被不同温度偏置下的同类型多模态传感融合突触器件的非线性响应相对应;2)输入的时序信号以光信号的形式分别施加于多模态传感融合突触器件,所述多模态传感融合突触器件随着光照的施加产生光生电流响应,器件的沟道电流表达为I(t)=I(t-1)·αe+f(u(t), I(t-1)),其中u(t)表示当前t时刻的光信号输入,I(t)表示当前t时刻在光激励下的器件沟道电流,I(t-1)表示光激励前一时刻的器件沟道电流,αe为e指数衰减的记忆留存因子,f表示器件基于t-1时刻沟道电流状态,对当前光输入的非线性响应电流;-t/τ-t/τ3)以器件沟道电流值I(t)作为多模态传感输入库网络中的库节点状态,当光照与温度同时改变时,沟道电流值随着两个模态的输入实时变化生成对光热信号的融合特征的表达,经过线性权重加权,输出拟合的时序信号。 来源:百度马 克 数据网