特征捆绑的计算模型  

作　　者：石志伟[1] 史忠植[1] 刘曦[1] 施智平[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室

出　　处：《中国科学（C辑）》2008年第5期485-493,共9页Science in China(Series C)

基　　金：国家自然科学基金重点项目(批准号:60435010);国家高技术研究发展计划(批准号:2006AA01Z128);国家重点基础研究发展计划(批准号:2007CB311004)资助

摘　　要：特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题.本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型-BayesianL inking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究.实验证明本研究的模型很好地完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路.

关 键 词：特征捆绑 计算模型 噪声神经元 贝叶斯方法 脉冲神经网络模型 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]