作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 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

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

领　　域： [理学] [理学]