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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：刘晓德,郭宇飞,黄旭辉,马 喆
单位：航天科工集团智能科技研究院有限公司,航天科工集团智能科技研究院有限公司,航天科工集团智能科技研究院有限公司,航天科工集团智能科技研究院有限公司
关键词：脉冲神经网络, 深度学习, 神经网络与智能控制, 神经形态计算
基金：国家自然科学基金项目(12202413, 12202412)资助.
近些年, 具备低功耗、高鲁棒、融合时空信息等优势的脉冲神经网络(SNN)在类脑研究与智能控制的交叉领域方兴未艾. 基于脉冲神经网络架构的智能控制方法是实现与环境自主交互并且高能效完成复杂控制任务的有效途径之一. 为此, 本文首先介绍了SNN的基本要素与研究动机; 然后, 详细介绍了近年来基于脉冲神经网络智能控制的研究进展以及在机器人、无人车、无人机等领域的应用情况; 接着, 总结了一些现有的硬件平台, 用以实现SNN算法的高效能实现; 最后, 总结展望了SNN控制发展的机遇与挑战. 本文旨在梳理出SNN控制发展的技术脉络, 为其快速发展提供借鉴与思路.
来源：2024年第12期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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