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基于SNN相似度的KNN分类算法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
人工神经网络作为一种模拟动物神经元的计算模型，被广泛应用于分类、回归、聚类等机器学习任务中。其中，脉冲神经网络（SNN）是一种使用尤勒斯定理进行信息传递的神经网络，在某些任务中具有优异的性能表现。但是，传统的基于欧式距离的KNN分类算法在处理SNN数据时无法有效地度量数据之间的距离，从而影响分类结果。因此，研究如何利用SNN相似度进行KNN分类是一个重要且具有应用价值的问题。
二、研究目的
本研究旨在探索基于SNN相似度的KNN分类算法，提高SNN数据的分类精度和泛化性能。具体目标如下：
1.研究SNN相似度的计算方法，提出一种有效的度量SNN数据之间距离的方式。
2.设计基于SNN相似度的KNN分类算法，并对其进行实验验证，比较其分类精度和泛化性能与传统KNN算法的差异。
三、研究内容与进展
1.SNN相似度的计算方法
在SNN中，神经元的活动是通过发放尤勒斯脉冲进行信息传递的。因此，为了度量SNN数据之间的距离，首先需要计算它们之间的相似度。当前，常用的SNN相似度计算方法有动态时间归一化（DTW）和尤勒斯核（Uk）等。本研究将继续探索这两种方法以及其他可能的相似度计算方式，比较它们的优缺点，并结合实测数据进行测试，确定最适合于SNN的相似度计算方法。
2.基于SNN相似度的KNN分类算法的设计
在确定SNN相似度的计算方法后，本研究将设计基于SNN相似度的KNN分类算法。在算法设计中，除了选择合适的相似度计算方法，还需要确定K值、权重等关键参数。这些参数的选择可能会影响算法的性能，因此需要进行反复实验和调参。在算法设计完成后，将对其进行交叉验证等实验验证，比较其分类效果与传统KNN算法的差异。
3.进展情况
目前，本研究已经完成SNN相似度的计算方法的调研和比较，并初步确定DTW和Uk等方法的应用范围和优劣。在接下来的研究中，我们将根据具体应用需求和实验测试结果，继续探索相似度计算方法，并结合KNN算法的设计进行进一步优化。同时，我们将收集更多的SNN数据集，并进行实验验证，以测试算法在分类精度和泛化性能等方面的表现。