基于神经网络的数据融合技术的新进展(3)

基于神经网络的数据融合技术的进展

　第4期倪国强等:基于神经网络的数据融合技术的新进展505

PCNN网络可以分为3个组成部分:神经树(dendritictree)、连接(linking)、脉冲发生器(pulsegenerator)Λ神经树用以模拟神经元的突触,由摄取输入(feedinginput)和连接输入(linkinginput)两

个分叉组成Λ在PCNN的连接部分中,连接输入对摄取输入进行调制Λ其生理原理来源于对目标注视时,视觉神经元对注视目标产生的响应将被产生该响应(状态依赖信号)的刺激调制Λ这一过程称为状态依赖调制(statedependentmodulation)Λ状态依赖调制目前被认为是视觉神经元对目标进行注视时,去除不需要信息而加强感兴趣信息的生理过程Λ图中的脉冲发生器模拟了生物视觉神经元一点的感知同全局感知相关联的特性,这种关联在视觉系统中是通过神经元之间的振动完成的[2]Λ、纹理、边缘、,或最有利于目标特征的有效表征、Λ因此本课题组提出了基于脉冲耦合神经网络的融合结构,如图2所示

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