基于脉冲耦合神经网络的运动检测算法

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基于带宽剩余率的脉冲耦合神经网络最短路径算法

ＰＣＮＮｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｂａｎｄｗｉｄｔｈｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅ
ＺＨＥＮＧＨａｏ — ｔｉａｎ，ＧＵＸｉａｏ — ｄｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００４３３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｕｓｉｎｇｐｕｌｓｅｃｏｕｐｌｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＰＣＮＮ）ｔｏｆｉｎｄａｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｉｓａｎｏｎ — ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｓｏｎｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈ’ Ｓｌｅｎｇｔｈ，ａｎｄｉｓｎｏｔｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅｃｏｍ— ｐｌｅｘｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｔｈｇｒａｐｈ．ＴｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇＰＣＮＮｆｉｎｄｉｎｇｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｌｙｔａｋｅｓｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｔｈｅｐａｔｈｌｅｎｇｔｈ，ｗｉｔｈｏｕｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｏｔｈｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｎｄｗｉｄｔｈｒｅｍａｉ — ｎｉｎｇｒａｔｅ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｄｅｒｓｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｂａｎｄｗｉｄｔｈｒｅｍａｉｎｉｎｇａｍｏｕｎｔｏｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｐａｔｈｌｅｎｇｔｈ；ｂｅｓｉｄｅｓ，ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｔｈｅｂａｎｄｗｉｄｔｈｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｎｅｕｒｏｎｓ ’ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｏｆｉｎｄｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃａｎｆｉｎｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｕｌｓｅｃｏｕｐｌｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＰＣＮＮ）；ｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｂａｎｄｗｉｄｔｈｒｅｍａｉｎｉｎｇｒａｔｅ；ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｏｎｔｒｏｌ

基于脉冲耦合神经网络和形态学的边缘检测

边缘是图像的基本特征，反映了目标的重要它特征．缘检测是图像处理的重要内容，边可使图像后续处理的数据量大大减少．速准确地提取图像的快边缘是研究人员关注的焦点之一．献［］出了文１提
基于脉冲耦合神经网络和形态学的边缘检测
张翠翠，峙江，殿龙赵姜
（尔滨工程大学信息与通信工程学院，哈黑龙江哈尔滨１００）５０１摘要：阐述了脉冲耦合神经网络（ｕｓｏｐｄｎｕａｎｔｏｋＰＮ模型的基本工作原理．于含有噪声的ｐｌｃｕｌｅｒｌｅｗｒ，ＣＮ）ｅｅ对
用．
种利用ＰＮＣＮ进行二值图像边缘检测的方法，取
图像，用传统的边缘检测方法不能很好地将图像边缘检测出来．考虑到ＰＮＣＮ在图像分割中的天然优势和数学形态学对图像的膨胀腐蚀作用，采用ＰＮＣＮ和数学形态学相结合的方法对含有噪声图像进行边缘检测．实验结
果表明，算法是有效可行的．该关键词：冲耦合神经网络；学形态学；缘检测；脉数边图像熵
维普资讯
第３５卷第６期
２００８年６月应 ຫໍສະໝຸດ 用科技
Ｖｏ１３Ｎ６．５．ｏ．
ＡｐｉｄＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｐｌｃｅｃｎｅｈｏｏｙｅ
Ｊｎ２０ｕ．０８
文章编号：０９— ７Ｘ（０８０００１０６１２０）６— ０７—０４

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割信号与信息处理

摘要：该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间，同时提出一种新饷乘积型互信息算法，其将作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则，并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割．用该文提利
ＳＩｕ，ＣＨＮＧＱａ，ＺＯＮＧＪｎＨｎＪＡｉｎＨｉ
ＳｈｏｏｍｍｕｉａｉｎａｄＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＳａｇａｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ００２ｈｎｃｏｌｆＣｏｎｃｔｎｎｏｍａｉｎｉｅｒｎ，ｈｎｈｉＵｉｅｓｔＳａｇａ０７，Ｃｉａｏｏｙ２
文章编号：２５２９２１）６００—７０５— ７（０００—６９８０
ＳｇｅｔｔｏｆＭｅｃｌＩａｅａｅｎＴｈｒｅＤｉｅｉｎａｅｍｎａｉｎｏｄｉａｍｇｓＢｓｄｏｅｍｎｓｏｌＰｕｌｅｓＣｏｕｐｌｄＮｅａｅｗｏｋＭｏｄｅｅｕｒｌＮｔｒｌ
ｉａ，ｃｍｐｕｔｉｎｏｐｌｘｉｙｍｇｅｏａｔｏｃｍｅｔ
人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析中
最基本和最重要的环节之一，是医学图像三维可视也
割方法不能利用三维序列图像的空间信息．三维整体分割方法充分利用了三维空间的位置信息，对每个像
ａｎｗｒｌｆｐｉａｉｇｅｍｅｔｔｎｎｍｄｐｏｕｔｔａｉｆｍｔｎ（ＭＩ，ｓｒｐｓ．ａｅｎｅｅｏｏｔｌｍａｅｇｎａｉ，ａｅｒｄｃｍｕｕｌｏａｉＰ）ｉｐｏｏｅＢｓｄｏｕｒｍｓｏｒｏｎｄ

结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎｅｗｂｌｏｏｄｖｅｓｓｅｌｓａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｆｕｎｄｕｓｉｍａｇｅｃｏｍｂｉｎｇａｄａｐｔｉｖｅＰｕｌｓｅＣｏｕｐｌｅｄ
ＷｕＪｕｎＸｉａｏＺｈｉ－－ｔａｏＺｈａｎｇＦａｎｇＧｅｎｇＬｅｉＷａｎｇｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｉｆｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８７，Ｃｈｉｎａ）
ＣｏｍｂｉｎｇＡｄａｐｔｉｖｅＰｕｌｓｅＣｏｕｐｌｅｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＭａｘｉｍａｌ
ＣａｔｅｇｏｒｉｅｓＶａｒｉａｎｃｅＣｒｉｔｅｒｉｏｎｆｏｒＢｌｏｏｄＶｅｓｓｅｌｓＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎＦｕｎｄｕｓＩｍａｇｅ
ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｂｅｔｗｅｅｎｂｌｏｏｄｖｅｓｓｅｌｓａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ．ＴｈｅｎｂａｓｅｄｏｎｓｉｍｐｌｉｉｆｅｄＰＣＮＮｍｏｄｅｌａｎｄｍａｘｉｍａｌｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｖａｒｉａｎｃｅｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｆｕｎｄｕｓｉｍａｇｅｉｓｓｅｇｍｅｎｔｅｄ．Ｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅ

PCNN脉冲耦合神经网络

PCNN脉冲耦合神经网络从20 世纪90年代开始，由Eckhorn等对猫的视觉皮层神经元脉冲串同步震荡现象的研究，得到了哺乳动物神经元模型，对Eckhorn提出的模型进行一些改进，就得到了脉冲耦合神经网络模型。

它具有许多独特的优良特性：时空总和特性、动态脉冲发放特性和同步脉冲发放引起的振动与波动等特性。

分支树中有两个分支，馈送输入Fj和链接输入Lj，Fj/L j分别以相对较小/较大的时间常数τF/τL对神经元J某邻域内的其他神经元的输出进行漏电容积分加权和，此外Fj还接受该神经元的外部刺激Lj。

链接器以乘积耦合形式Uj=Fj(1+βLj)构成神经元J的内部行为Uj。

脉冲产生器由对网络输出进行漏电容积分的变阈值特性(起激活该神经元的作用)和硬限幅函数(起抑制该神经元的作用)组成，脉冲是否产生取决于内部行为大小能否超过其激发动态门限，且此门限值随着该神经元输出状态的变化发生变化。

当阈值θj小于Uj时，神经元被激活(即输出Yj=1),称之为点火一次，紧接着因为输出端对阈值的反馈使得阈值θj突然变高(通常Ve取值大)，神经元又被抑制(即输出Y =0)，从而在神经元输出端产生一个脉冲信号，此脉冲信号经过加权又连接到相邻神经元的输入端，从而影响这些神经元的激发状态，故该网络称为脉冲耦合神经网络。

PCNN的神经元j的离散方程形式为β:内部活动项的连接因子F、VF、τF：反馈输入域及其放大系数、衰减时间常数L、VL、τL：耦合连接域及其放大系数、衰减时间常数θ、Vθ、τθ：动态门限及其放大系数、衰减时间常数I：神经元强制激发的外部激励U：内部活动项Y：脉冲对于图像处理，它可以做相应的简化。

实现的功能：1. 图像去噪2. 图像增强：图像增强是指按照特定的要求突出一幅图像中的某些感兴趣信息，以获得更“好”的视觉效果的一种图像处理技术.这种“好”的评价是由图像的观察者给出的.根据人眼视觉的特性，提出了各种基于PCNN的图像增强算法3. 图像分割：将图像划分为一些互不重叠的区域，每一区域是像素的一个连续集4. 图像边缘检测5. 图像融合：图像融合（Image Fusion）技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。

脉冲耦合神经网络

脉冲耦合神经网络（PCCN）
1
PAPER DISCUSS
一．PCNN模型介绍二．PCNN特性分析三．问题与思考四．基于PCNN的图像分割算法五．基于PCNN的语音情感识别
2
PCNN模型
Eckhorn 等通过对小型哺乳动物大脑视觉皮层神经系统工作机理的仔细研究，提出了一种崭新的网络模型脉冲耦合神经网络模型 (Pulse-Coupled Neural Network, PCNN )[1] 。 PCNN 来源于对哺乳动物猫的视觉皮层神经细胞的研究成果，具有同步脉冲激发现象、阈值衰减及参数可控性等特性。
12
PCNN特性
(5)相乘调制单个的PCNN神经元中，信号 L j 与信号 Fj 进行相乘调制，从而使得神经元与神经元之间拥有强联接权时，它们之间并不一定存在影响；拥有弱联接权时，神经元之间却也可能存在影响。如两个联接的神经元，若其中一个长期不点火，即使它们之间拥有强联接权，另一个神经元也不会被激活。若两个神经元之间的联接权非常小，但其中一个不断点火，则另一个神经元也会被激活。
U j Fj (1 j Lj )
6
脉冲产生部分
脉冲发生部分包括一个阈值可变的比较器和一个脉冲发生器。闭值发生和脉冲发生可用下式表示: d T T j j V j Y j (t ) dt Y j Step(U j j ) 当神经元输出一个脉冲，神经元的阈值就通过反馈迅速得到提高。当神经元的阈值超过时，脉冲产生器就被关掉，停止发放脉冲。接着，阈值就开始指数下降，当阈值低于时，脉冲产生器被打开，神经元就被点火，即处于激活状态，输出一个脉冲或脉冲序列，因此一次“ 脉冲输出”也称为一次“点火”。
m,n
Fij (n) I ij U ij (n) Fij (1 Lij (n))

基于脉冲耦合神经网络金属拉链缺陷检测方法的研究

人为因素影响产品检验的可靠性，产品品质检测的稳定性较差和效率低，制约了金属拉链制造业的快速发展。
ｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＣＮＮ）是一种模拟动物大脑视觉皮层的同步发放脉冲特性的人工神经元模型，具有良好的尺度、旋转、变形和强度不变性的特征，因
研究未见报道。
针对金属拉链的特点和脉冲耦合神经网络的
工作机理，本文在传统神经网路的基础上提出一种改进型ＰＣＮＮ模型和数学形态学相结合的图像处
理方法，实现对拉链外观质量检验。利用脉冲耦
作者简介：徐超（１９７３一），男，安徽泗县人，副教授，研究生，研究方向为船舶电气自动化。
１金属拉链外观缺陷检测系统脉冲耦合神经网络模型
由Ｅｃｋｈｏｒｎ提出的脉冲耦合神经网络模型
（ＰＮＣＣ）是由若干神经元相互连接组成的单层反馈型网络。但在金属拉链自动检测过程中，传统
Ｏｏｉ：１０．３９６９／Ｊ．Ｉｓｓｎ．１００９－０１３４．２０１３．０９（Ｉ－）．０６
０引言
随着我国经济的发展和产业结构调整，劳动力成本显著增加，改进生产工艺，提高效率，降

基于脉冲神经网络的轻量化SAR图像舰船识别算法

基于脉冲神经网络的轻量化SAR图像舰船识别算法
谢洪途;陈佳兴;张琳;朱楠楠
【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】针对传统方法进行合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在参数多、能耗高等问题,提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的轻量化SAR图像舰船识别算法.首先,利用视觉注意力机制提取SAR图像视觉显著图,采用泊松编码器进行脉冲序列编码,能抑制背景噪声干扰.然后,结合泄漏整合发射(LIF)脉冲神经元和卷积神经网络,构建融合时序信息的SNN模型,能实现SAR图像舰船识别.最后,采用反正切函数作为反向传播时脉冲发射函数的梯度替代函数对SNN模型进行优化,能解决模型难以训练的问题.实验结果表明所提算法具有高精度、少参数、高效率和低能耗等优势,能实现SAR图像高效准确舰船识别.
【总页数】9页(P474-482)
【作者】谢洪途;陈佳兴;张琳;朱楠楠
【作者单位】中山大学·深圳电子与通信工程学院;空军预警学院;中山大学系统科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52;TP391.4
【相关文献】
1.探究基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法
2.轻量化SAR图像舰船目标检测算法
3.基于卷积神经网络的SAR图像目标识别算法研究
4.探究基于深度学习神经网络的SAR图像目标识别算法
5.一种基于集成卷积神经网络的SAR图像目标识别算法
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基于脉冲耦合神经网络的结构损伤检测方法研究

结构损伤的检测有多种方法，些方法对损伤这
相互连接而成的一种单层反馈型网络。这种神经网
络适用于实时图像处理，点对于工很大。研究一种能够在机
时频谱图的熵序列特征，好地识别了结构的损伤。使用上述方法对简支梁的损伤进行了实验研很
究，证了其有效性和实用性。验
关键词：伤检测；时傅立叶变换；冲耦合神经网络；序列；征提取损短脉熵特中图分类号：ＴＮ９１．１７文献标识码：Ａ
械结构工作状态下准确检测出损伤的方法，于机对械系统的安全运行非常重要。人工神经网络具有表达线性和非线性模型的能
械结构的损伤检测非常有用。ＰＮＮ的神经元数学模型如图１示，中：Ｃ所图神经元的输人为Ｆ，接系数为口连接项为Ｌ，态门连，动限为Ｅ，内部活动项为Ｕ，神经元脉冲输出值为ｙ。
方法
脉冲耦合神经网络是由若干个脉冲耦合神经元
Ｅ［］一ｅｐ一ａ）一１＋ｘ（ＥＥ［］
∑ ［一１． ” ］
式中：内部连接矩阵Ｍ，的Ｍ，ｗ分别为Ｆ
收稿日期：Ｏ１（ — Ｏ２ｌ一８２）
力，用它来进行线性和非线性的结构损伤检测也行之有效。目前有多种类型的神经网络可应用于结构损伤检测中］。Ｅｃｏｎ神经元模型是通过模拟猫ｈｒ的视觉神经细胞活动而得到的一种人工神经元模

基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展

基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展，机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。

在这一背景下，基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。

脉冲神经网络，以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式，在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。

特别是在机器人控制领域，脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。

基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展，脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制，在机器人控制任务中展现出优异的性能。

研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要突破。

随着深度学习技术的发展，深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多，为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。

基于改进型脉冲耦合神经网络的刀具磨损图像检测

中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４
切削刀具是关系制造成本和工件质量的重要因素［。具磨损的自动检测分为直接法和间接法［，１刀］２］
直接测量法就是直接测量刀具后刀面磨损带中间部分的平均磨损量；间接测量法则是通过测量与刀而具磨损有关的物理量（如切削力、发射等）并根据声，它们与刀具磨损之间的对应关系来判别刀具磨损情况。最为常见也较为有效的方法有切削力检测、声发射检测和电机电流、功率检测等。具磨损的间接在刀
基于图像分析的计算机视觉方法，具有非接触、得可到磨损精确量、使用方便且速度快的优点［。３但其检］测效果取决于采集图像的处理和磨损的模式识别，
∑ｍｉ＋）Ｙ，一１＋Ｓ＋（
＾．，
（１）（２）
１脉冲耦合神经网络
脉冲耦合神经网络是在生物模型启发下产生的
一
线检测通过分析实际切削过程中的信号，其与最将
优切削过程的参考信号相比较，用于切削参数固适定的大批量生产的刀具状态监测。对于变化的切削条件和不同的工件，间接法必须调整比较过程中的阈值，而且阈值的确定也存在困难，因此在应用上有
（）３
Ｌ）一ｅｐ（（ｘ一Ａ）（一１厶』）＋
∑ＷＹｉ） “川（一１
＾．，

基于脉冲耦合神经网络的肝癌早期特征识别

一】＝Ｌ
背景和前景区别明显时效果还行．但对于复杂的图像却无能为力：区域生长法通常依据灰度、纹理等局部信息，对面积不大的
厶Ｊ【一】＝ ∑ ［一一ｌ】【一】＝［一】（Ｉ＋【一Ｄ
（１）
区域进行分割效果较好．但在对面积较大的图像进行分割时速度很慢．而且对于片中不相邻而灰度值相近或相同的区域不能一次分割出来。
门限一删，ＰＣＮＮ产生输出时序脉冲序列ｌ，。
哺乳动物的视觉系统是世界上最高效的图像处理系统３、实验结果及分析
ＰＣＮＮ源于对小型哺乳动物视神经研究得到的神经模型。由于
我们采用郑州大学第一的图像数据．验证ＰＣＮＮ在肝癌病
进行分割网。但边缘检测算子对噪声较敏感，在有噪声存在时，得面的病变情况。这就是利用ＰＣＮＮ建立识别模型的原理。其公式
到的边缘象素常常是孤立的或仅仅是小段连续的：阈值法对于描述如下：
数，并通过实验验证该算法的有效性。
输入删，然后在其内部神经元活动系统形成内部活动项
２、基于ＰｃＮＮ的病灶识别模型
（模型中偏移量归整为Ｊ，卢为链结强度系数Ｊ。当７大于动态

基于摄像头的心率检测算法研究

基于摄像头的心率检测算法研究近年来，人工智能技术的快速发展，使得基于图像处理的生物特征识别技术取得了重大突破，在医疗、安防、交通等领域得到了广泛应用。

其中，基于摄像头的心率检测算法，是一项非常有发展前景的技术。

摄像头心率检测算法是指通过摄像头拍摄人体的面部或手指，利用图像处理技术实时计算出人体的心率。

目前主要分为两种方法：一是利用脉冲耦合神经网络（PCNN）算法对视频信号进行处理，提取出心率信息；二是通过图像处理技术跟踪脉搏波形，进而计算心率。

对于第一种方法，脉冲耦合神经网络算法是一种非线性动力学模型，具有较好的脉冲处理能力。

通过PCNN算法，可以将视频信号转换为脉冲序列，再进一步提取出心率信息。

但是，该方法需要较大的数量级的数据进行学习和训练，且复杂度较高。

因此，该方法难以实现实时检测。

而对于第二种方法，由于人体脉搏的变化会导致人体皮肤产生微小的颜色变化，因此通过追踪皮肤颜色变化，可以实现人体心率的检测。

该方法不需要复杂的学习和训练，且速度较快，能够实现实时检测。

但是，该方法对于环境光线的干扰较大，且距离摄像头过远或过近都会影响检测效果。

在实际应用中，基于摄像头的心率检测算法可以应用于各种场景，如医疗机构、运动健身、睡眠监测等。

例如在运动健身领域，用户可以通过佩戴摄像头的设备，实时监测自己的心率，帮助调节运动强度和心率。

在医疗领域，患者可以通过手机等设备实时检测心率，及时发现心脏病等疾病的风险。

总的来说，基于摄像头的心率检测算法是一项非常有潜力的技术。

虽然目前还存在一些难以克服的技术难题，但是随着人工智能技术的不断发展，相信这项技术将会得到更好的发展和应用。

基于深度学习的脉冲耦合神经网络研究

基于深度学习的脉冲耦合神经网络研究深度学习是目前人工智能技术的热点之一，因其在许多领域中的卓越表现而备受关注。

而脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种新兴的人工神经网络技术，其与深度学习的融合被认为是未来人工智能发展的方向之一。

基于深度学习的PCNN研究对于智能控制、视觉处理、生物医学等领域有着重大的意义。

PCNN的本质是一种基于突触的传递机制，其来源于生物神经元的工作方式。

与传统的人工神经网络不同，PCNN仅在每一个时刻内处理一个离散时间脉冲流。

而神经元之间的连接采用了脉冲耦合方式，使得具有时空同步处理能力。

此外，PCNN适用于复杂、多信息的数据处理，它可以通过调整网络上的参数，来自动提取出有用的特征信息。

深度学习是一种具有极高性能的人工智能技术，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接，来获得高效的特征表示。

深度学习通常利用神经网络模型进行训练，通过学习大量的数据样本，来自动地构建特征层次结构。

深度学习的优势在于可以通过反向传播算法来自适应地调整每个神经元之间的权重。

以图像处理为例，深度学习可以利用多层的卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。

而在PCNN中，由于其特有的时空同步处理能力，其理论上可以在复杂图像处理方面有更高的表现。

基于深度学习的PCNN研究已经吸引了很多研究者的关注。

很多前沿领域中的实际应用需要同时利用PCNN的时空同步处理能力，并借助深度学习的特征提取能力，例如视觉跟踪、目标检测以及生物医学影像等领域。

这样，能够构建更高效、可靠的人工智能应用系统。

而目前，在基于深度学习的PCNN研究中，存在以下一些问题：1. 缺乏通用性。

研究者们在采用PCNN进行深度学习时，根据具体的应用场景和任务特征进行单独设计。

还没有出现通用的PCNN架构，对研究、开发者的技术水平要求较高。

2. 训练太慢。

PCNN的训练过程非常耗时，且在训练过程中需要大量计算资源。

因此如何提高训练效率以及使用更加高效的技术实现大规模的网络训练是当前PCNN研究的重点之一。

基于脉冲耦合神经网络的故障检测算法研究

管理单元也可以通过外部网络与汇聚节点进行交互，向传感器节点发布控制命令和查询请求，并
接受传感器节点发来的监测目标信息。
收稿日期：２０１３－１２－１９基金项目：国家自然科学基金民航联合基金基金项目（Ｕ１３３３１０２）作者简介：王丙元（１９６８一），男，辽宁朝阳人，教授，博士，主要研究领域为故障诊断及网络测控技术。
０引言
助航灯由于老化或外界环境原因而不能正常使用，尤其是进近区助航灯的故障会影响飞机着
陆高度的定位，直接影响飞机的安全，所以实时
１无线传感器网络设计
１．１结构设计无线传感器网络的体系结构一般由传感器节
点、汇聚节点、管理
掌握控制助航灯的工作状态信息以确保飞机着陆的安全是非常有必要的。
在信息采集和数据处理中，现有的方法存在
不及时、不准确的缺点。无线传感器网络作为一门新兴的技术，正以其特有的优势越来越广泛地
本文将无线传感器网络引入机场助航灯光单
灯监控系统，其优势为系统布设简单和灯光控制
实时性好，并采用集中式融合技术，对于实现助航灯的故障诊断，提高灯光监控系统的可靠性，增强机场地面保障能力，保证飞机进近和着陆安全具有非常重要的意义。

基于标记脉冲耦合神经网络的乳腺肿块分层检测方法

基于标记脉冲耦合神经网络的乳腺肿块分层检测方法
韩振中陈后金李居朋姚畅程琳②
（北京交通大学电子信息工程学院ｂ京大学人民医院乳腺中心
摘
北京１０００４４）北京１０００４４）
要：乳腺ｘ线图像中的肿块检测是乳腺癌早期诊断的重要手段。该文提出了一种新的肿块检测方法。将脉冲耦
ｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｍａｓｓａｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅａｒｅｓ．Ｔｈａｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ
ｍａｒｋｅｒ — ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｗａｔｅｒｓｈｅｄｍｅｔｈｏｄ，ａｎｉｍａｇｅｓｌｉｃｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＭａｒｋｅｒ — ＰＣＮＮｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｅｇｉｏｎｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｔｈｏｕｇｈｔｈｅＭｕｌｔｉｐｌｅＣｏｎｃｅｎｔｒｉｃＬａｙｅｒｓ（ＭＣＬ）ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ
Ｄ０Ｉ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２０１２．０１４７３