《表3 模型识别的验证结果》

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《基于脑启发视觉神经元网络输电线路部件识别的研究》

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实验采用识别正确率作为模型性能好坏的评价标准，正确率为识别正确图片数与所有测试集图片数目的比值。测试过程中所有兴奋型神经元突触权重都被固定，并关闭突触可塑性，随后依次输入测试数据集图片转化而成的脉冲序列，根据决策输出层中相应神经元放电活动与图像实际所属类别来判断模型对图像识别的正确率。图5为测试过程中均压环被识别的具体流程，均压环示例图片经特征提取层处理后被频率编码成脉冲序列进而输入到训练完成的特征学习层网络模型中，之后决策输出层中对应于均压环的兴奋型神经元通过放电活动匹配标签以表示识别成功，其神经元膜电位变化由曲线Exc表示。测试过程结束后，表3为整个模型识别精度和识别时间的验证结果，所有实验均在同一台电脑上进行，识别时间通过Matlab2018a计算得出。