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近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。 相似文献
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利用人工势场法进行移动机器人路径规划是十分有效的,在使用人工势场法进行避障的时候,由于移动机器人对周围环境信息的感知具有局限性,容易导致局部极小问题的出现。针对此问题提出一种基于“沿边行为”的方法,当移动机器人进入局部极小状态时激活该行为,使机器人沿着障碍物的边缘运动,使移动机器人在只感知局部信息的条件下,能迅速地摆脱局部极小的状态。仿真实验表明这种方法是可行的,可以有效地解决移动机器人因获取的环境信息不足而陷入局部极小点。 相似文献
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首先对物流配送中的一般车辆优化调度问题(VRP)进行了分析,并为之建立了相应的数学模型。随后设计了一个人工混合鱼群算法,并研究了如何应用该算法解决车辆优化调度问题,该算法在初期阶段应用人工鱼群算法迅速获得阶段最优解,在后期阶段应用遗传算法寻求最优解。最后通过仿真实验验证了该算法具有求解速度快,性能稳定等优点。 相似文献
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