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| 1 | 基于嗅觉神经网络的织物组织识别显示文摘针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节KⅢ模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小,然后重排组织点,将重排结果运用上述KⅢ模型识别。样本数据验证表明:所建模型对平纹、缎纹组织识别率都高于BP神经网络模型;对斜纹组织,采用新的组织点提取模型后,识别率也有明显的提高。 | 包晓敏 曹作宝 汪亚明 周砚江 朱寒宇 | 2011 | 纺织学报2011，32，4： | 1 |
| 2 | 嗅觉系统神经网络模型的模拟与动力学特性分析显示文摘在哺乳动物嗅觉系统的拓扑结构及生理实验的基础上建立了一套非线性动力学神经网络模型.此模型在模拟嗅觉神经系统方面有着突出的优点,同时在信号处理以及模式识别中表现出了奇异的混沌特性.着重描述了K系列模型的非线性动力学特性,并通过数值模拟进行分析. | 郭宏记 李光 李绪 汪乐 沃特.费利曼 | 2004 | 生命科学研究2004，8，2： | 1 |
| 3 | 嗅觉系统神经网络模型字符识别中的应用显示文摘Freeman在大量神经生理实验的基础上建立了生物嗅觉系统的非线性神经网络模型,即K系列模型.其中,KIII模型是一种混沌神经网络,它的模式识别机制与以往的人工神经网络完全不同,更接近实际生物神经系统的工作模式.研究通过对26个英文字符的学习、识别研究得出,系统相对于传统的神经网络有着很强的学习能力,学习5~6次就能有很好的识别能力,在10次达到最优学习效果,并与真实神经系统学习过程中的倒'U'曲线相对应. | 郭宏记 李光 李绪 汪乐 史嘉凝 Walter J.Freeman | 2004 | 复旦学报(自然科学版)2004，43，5： | 1 |
| 4 | 嗅觉神经系统的电位发放显示文摘利用描述抑制结构的WLC模型,数值分析嗅觉神经系统各个神经元的电位发放,得到嗅觉神经系统中球周细胞层、嗅球、僧帽细胞层、颗粒细胞层、前嗅核和前梨状皮层内各个神经元的电位发放,模拟了Freeman嗅觉系统各K系列模型的电位发放模式,数值说明僧帽细胞具有丰富的发放形式,神经元之间的具有两种信号传递模式,数值结果和嗅觉实验现象相吻合. | 张同斌 刘深泉 | 2009 | 河南科学2009，27，3： | 0 |
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