6、硅视网膜技术:从生物原理到实际应用

硅视网膜技术:从生物原理到实际应用

1. 引言

电子视网膜的研究由来已久。早期,像福岛等人在1970年展示的视网膜离散模型,虽实际工业影响微小,但激发了日本工程师投身相机和视觉传感器领域的热情,使得日本在电子成像市场占据主导地位数十年。1991年,马霍沃尔德和米德登上《科学美国人》封面的成果,也激励了一代美国神经形态电子工程师。经过20多年的努力,电子视网膜已从早期实验室原型发展到可商业购买和应用的设备。如今,我们聚焦于基于事件的硅视网膜技术。

2. 生物视网膜

生物视网膜是一个复杂的结构,主要有三层:感光层、外网状层和内网状层。
- 感光层 :包含视锥细胞和视杆细胞,它们将入射光转化为电信号,影响感光输出突触中神经递质的释放。
- 外网状层 :感光细胞驱动水平细胞和双极细胞。双极细胞分为ON双极细胞和OFF双极细胞,分别编码亮和暗的时空对比度变化。它们通过将感光信号与水平细胞计算的时空平均值进行比较来实现这一点。水平细胞通过间隙连接相互连接,形成电阻网络,计算感光输出的时空低通副本。
- 内网状层 :ON和OFF双极细胞与多种无长突细胞和ON、OFF神经节细胞形成突触。

生物视网膜有两个显著特点被应用到硅视网膜中:
- 宽动态范围 :眼睛能在从星光到明亮阳光的九个数量级的光照强度下正常工作。
- 时空对比度编码 :外网状层和内网状层的细胞对时空对比度进行编码,去除冗余信息,使细胞能在有限的动态范围内编码信号。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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