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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明公开了一种仿生情景认知模型构建方法及系统，该方法包括以下步骤：对来自环境感知的信息进行堆叠，构建输入层；将输入层的激活模态投射至事件层，并选择性激活事件神经元；在事件层中生成激活，得到事件神经元的激活值；形成有序的激活模式，得到激活序列；激活一个对应的情景神经元作为情景识别的结果；从事件层到输入层对整个情景进行检索；利用情景认知地图对各情景进行结合，得到仿生情景认知模型。有益效果：本发明运用自适应性共振理论网络作为基本单元模块，结合海马结构空间认知模型，在时空维度上对传感和运动信息提取编码形成情景认知，能够有效地组织机器人包括内部状态和外部环境的认知记忆的经验。
主权项：1.一种仿生情景认知模型构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、利用自适应性共振理论网络对来自环境感知的信息进行堆叠，构建输入层；S2、将输入层的激活模态投射至预先构建的事件层，并通过对事件的识别选择性激活事件神经元；所述事件神经元具有短时记忆功能，且所述事件层中保存有事件激活模式；所述事件神经元的激活值的计算函数如下： 其中，γk表示贡献系数，k表示输入层输入通道数，xk表示输入层的活动向量，^表示模糊“and”运算，表示k通道j神经元的权向量，αk表示选择系数，表示通道k中m维输入向量，表示通道k中m维输入向量的补集；S3、利用来自输入层的信息随时间推移激活一系列事件，并在事件层中生成激活，得到事件神经元的激活值；S4、利用各事件神经元的激活值随时间推移逐渐衰减，并形成有序的激活模式，得到激活序列；S5、将激活序列传送至预先构建的情景层，并激活一个对应的情景神经元作为情景识别的结果；所述情景神经元的激活函数的计算公式如下： 其中，ws表示s神经元的权向量；S6、当情景被成功识别后，从事件层到输入层对整个情景进行检索；S7、利用预先构建的情景认知地图对各情景进行结合，得到仿生情景认知模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种仿生情景认知模型构建方法及系统
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