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公开(公告)号：CN118608921A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410639398.7
申请日：2024-05-22
申请人： 西南大学
IPC分类号： G06V10/94 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/063
摘要： 一种基于忆阻交叉阵列的二值脉冲神经网络动态图像识别系统，其特征在于：设置有采集模块，所述采集模块实时采集动态图像数据，并将所述动态图像数据传递给预处理模块；所述预处理模块将所述动态图像数据转化为具有时间序列属性的神经形态数据，并传递给二值脉冲神经网络；所述二值脉冲神经网络对所述神经形态数据进行分类识别操作，并输出识别结果Y；所述二值脉冲神经网络设置有输入层、特征提取模块、分类识别模块和输出层；所述特征提取模块和分类识别模块中均设置有忆阻卷积层，所述忆阻卷积层设置有忆阻卷积电路。效果：有效提高了网络运算速度和效率，降低了系统功耗，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN118471207A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410607332.X
申请日：2024-05-16
申请人： 西南大学
摘要： 一种基于忆阻自突触和时空协同注意力机制的语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：语音采集模块采集语音数据；数据转换模块将语音数据转化为事件流数据；时空协同注意力模块对事件流数据进行时间维度和空间维度的特征提取操作，得到时空特征数据；神经元隐藏层对时空特征数据进行时空特性提取操作，得到隐藏数据；读出层对隐藏数据进行分类识别操作，输出语音识别结果。效果：通过将时空协同注意力模块集成到脉冲神经网络中，使得脉冲神经网络能够更高效地学习事件流数据的时空特征，从而增强脉冲神经网络了的时空信息表示能力；采用离散忆阻器作为脉冲神经元的自突触，用于适应性调节神经元的膜电位，进一步增强了脉冲神经元的动力学机制。
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公开(公告)号：CN117935310A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410105398.9
申请日：2024-01-25
申请人： 西南大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 一种基于脉冲神经网络的动态视觉手势识别系统，包括Speck2e开发板，所述Speck2e开发板上设置有DVS相机和异步处理器，所述DVS相机的输出端与异步处理器的输入端连接，所述异步处理器上部署有手势识别模块；所述DVS相机实时采集动态手势视频数据，并传递给所述异步处理器，所述异步处理器将所述动态手势视频数据转化为具有时间序列属性的神经形态手势数据X，并传递给手势识别模块，所述手势识别模块对所述神经形态手势数据X进行手势识别，输出手势识别结果Y。效果：使用脉冲神经网络SNN模型，以事件驱动的方式处理输入数据，有效提高了手势识别的实时性和准确性；同时脉冲神经网络SNN模型的事件驱动特性和脉冲编码使其在处理视觉数据时具有较低的能耗。
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公开(公告)号：CN116992934A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310954775.1
申请日：2023-08-01
申请人： 西南大学
摘要： 本发明公开了一种高效忆阻神经网络原位训练系统，包括模型数据库、输入模块和模型编辑模块，针对输入数据从模型数据库中抽取与所述输入数据对应的忆阻神经网络处理模型，搭建并训练出优化后的忆阻神经网络原位训练模型，并交存储器存储备用。该忆阻神经网络原位训练模型采用了双忆阻阵列来表示网络权重，并通过Vteam忆阻器神经网络实现了对忆阻器非理想特性的模拟与仿真。通过实验仿真获得提出的原位训练方案的有效性及鲁棒性。通过硬件和神经网络训练相结合的优化算法，实现了高准确度高，简单操作的高效的忆阻神经网络原位训练。
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公开(公告)号：CN116968082A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202210500088.8
申请日：2022-04-21
申请人： 西南大学
IPC分类号： B25J19/00
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的机器人故障诊断方法，该方法包括：获取工业机器人的正常工作时以及预设类型故障下运行时的信号数据；以信号数据为样本数据，提取时域与频域的原始数据特征；对原始数据特征进行等能量段的小波包‑特征熵向量的量化，进行包络提取得到整合后的数据特征；根据数据特征的特点，对整合后的数据特征进行选择，选取有效特征；采用多种机器学习方法并行处理，对有效特征进行分类学习，提高故障诊断效率和准确性。本发明提高了机器人故障诊断的准确性，解决现有技术方案存在的高漏报率或虚警率问题。
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公开(公告)号：CN115403784B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202211023368.0
申请日：2022-08-25
申请人： 西南大学
摘要： 本发明公开了一种改性丝素蛋白及其制备方法、忆阻器和应用，其属于光电材料技术领域，该改性丝素蛋白的制备方法包括以下步骤：将5,6‑二羟基吲哚、聚甘油‑3和丝素蛋白溶液进行混合，得到前驱体溶液；将前驱体溶液进行热处理，得到改性丝素蛋白。本发明通过采用5,6‑二羟基吲哚和聚甘油‑3对丝素蛋白进行改性，可以显著提高丝素蛋白的柔韧性和介电性能；将该改性丝素蛋白作为忆阻器的基底，可以根据改性丝素蛋白的正负光电导效应，模拟人脑视皮层给光型和撤光型双极细胞，其具有较强的图像感知、原位存储、预处理和识别方面的能力。
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公开(公告)号：CN116846253A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310802631.4
申请日：2023-07-03
申请人： 西南大学
摘要： 本申请适用于电子技术领域，提供了一种陶土纳米发电器件及其制作方法、忆阻器自驱动系统；其中，所述陶土纳米发电机的制作方法包括：在内置陶土粉末的装置的两端插入金属丝，以作为电极；在所述内置陶土粉末的装置的一端放入经酸溶液处理后的棉线，以使去离子得以通过所述棉线渗透入所述内置陶土粉末的装置内，得陶土发电器件。所制作得到的单个陶土纳米发电器件可以产生1.5μA左右的电流，0.5V左右的电压，在270小时内保持稳定，并且具有制备方法简单、成本低的优点。通过将陶土纳米发电器件与忆阻器集成在一起，实现对忆阻器的自驱动系统。
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公开(公告)号：CN116776213A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310536111.3
申请日：2023-05-12
申请人： 西南大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种双循环ESN拓扑结构用于时间序列预测系统，包括输入层、储层和输出层，所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组，输入层与储层全连接，并传送向量数据组给储层，储层对接收到的向量数据组进行训练，并将训练结果传送给输出层，其特征在于：所述储层为双循环ESN储层结构，该双循环ESN储层结构中设置有n个节点，n个节点依次首尾连接形成闭环，相邻的两节点之间形成数据链双向传输，形成顺时针传输方向的前向循环结构和逆时针传输方向的逆向循环结构。其显著效果是：网络性能及性能稳定性更优，易于网络硬件的实现。
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公开(公告)号：CN116013309A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310065728.1
申请日：2023-01-14
申请人： 西南大学
摘要： 本发明涉及人工智能领域中的语音识别技术，具体公开了一种基于轻量化Transformer网络的语音识别系统及方法，系统包括预处理模块、第一前向传播模块、多头注意力模块、卷积模块、第二前向传播模块和全连接层模块，该系统通过模块化硬件设计且将部分参数利用忆阻交叉阵列予以实现，不仅具有较轻的网络模型，而且在不同的硬件规模下具有良好的识别精度，能有效地减少电路的能耗和面积开销，可以在功耗低、结构轻的边缘设备上实现语音识别任务，并具有较好的稳定性和抗噪性。
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公开(公告)号：CN113740381B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110923440.4
申请日：2021-08-12
申请人： 西南大学
摘要： 本发明涉及一种基于流形学习的跨域子空间学习电子鼻漂移补偿方法，其特征在于，将气体数字信号送入处理器，处理器利用LME‑CDSL数学模型进行气体样本分析，获得气体样本数据；处理器将气体样本数据送入分类器进行气体分类，获得气体分类结果。其有益效果是：具有更好的信息保存性能。不仅抑制了数据漂移，还同时维护了源域的流形和标签信息以及两个域的知识信息；局部线性流形学习完成高维数据的紧凑表示，能够保留非漂移样本的局部特征，提高模型的判别能力；保证了LME‑CDSL模型的鲁棒性和识别性能；本发明通过特征值分解实现特征子空间学习，计算成本极短，易于实际应用。
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