基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法

专利申请号：CN202210914970.7

公 开 号：CN115358261A

发 明 人：杨静 刘庭卿 吉晓阳 李少波 侯庆 尹宝凡 阮小利 

代 理 人：王宏松

代理机构：重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20221118

公 开 日：20220801

专利主分类号：G06K9/00

关 键 词：触觉数据 脉冲神经网络 脉冲 误差反向传播 时间序列 物体识别 神经元 神经网络模型 输入神经网络 机器人触觉 迭代更新 模型训练 时间动态 输出物体 输入脉冲 低耗能 高效率 网络权 准确率 触觉 算法 

摘      要：本发明提出了一种基于脉冲时间序列误差反向传播的触觉物体识别方法，包括：S‑A，搭建基于脉冲神经元的脉冲神经网络模型；S‑B，将用于模型训练的触觉数据输入脉冲神经网络模型，并通过脉冲时间序列的误差反向传播算法对建立的脉冲神经网络模型进行训练，根据计算所得的梯度来迭代更新直到得到最优的网络权重参数，最终得到训练完毕的脉冲神经网络模型；S‑C，将待识别的触觉数据输入神经网络模型，输出物体识别结果。本发明能够方法能很好处理离散的触觉数据信息，且考虑了触觉数据的时间动态信息以及计算成本较高的问题，从而实现机器人触觉物体识别效果大大提高，具有高效率、高准确率、低耗能等优点。