احسان رمضانی سربندی - فارغ التحصیل کارشناسی ارشد رشته معماری سیستم های کامپیوتری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

در این مقاله یک رویکرد جدید برای مرتب سازی اسپایک های عصبی بدون نیاز به استخراج ویژگی با استفاده از شبکه عصبی ارایه شده است. شبکه عصبی با استفاده از روش های بهینه یادگیری، پیاده سازی و آموزش داده شده است. گستره متنوعی از اسپایک های عصبی در SNR های گوناگون برای آزمایش این نوع شبکه به آن اعمال شده و میانگین دقت مرتب سازی 86% بدست آمده که در مقایسه با سایر روش ها بهبود چشمگیری داشته است. همچنین این روش پایداری مناسبی در مقابل نویز ارایه می کند. یکی از نقاط قوت این رویکرد حذف مرحله استخراج ویژگی برای کاهش بعد و کاهش پیچیدگی محاسباتی است. در واقع با استفاده از ویژگی های ذاتی شبکه های عصبی و اعمال فرآیند یادگیری درست می توان شبکه مذکور را بر اساس خاستگاه مساله و بدون مرحله استخراج ویژگی آموزش داد.

پردازش سیگنال های عصبی، شبکه های عصبی، طبقه بندی، مرتب سازی اسپایک ها