【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及脉冲序列处理方法、图像分类方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、图像分类为根据图像的不同特征，将图像分配给某个类别的方法。目前，在对图像进行分类时，通常采用的方式为：首先，将图像对应的脉冲序列输入至脉冲神经网络。然后，利用异步处理器在脉冲神经网络中加速处理脉冲序列，并生成脉冲信号。最后，利用生成的脉冲信号训练图像分类模型，以完成图像分类。
2、然而，当采用上述方式对图像进行分类时，经常会存在如下技术问题：
3、第一，异步处理器在各个处理单元内对数据进行并行处理的能力有限，导致数据处理的处理速度较慢。且异步处理器生成数据的准确率依赖于异步处理器的硬件质量，质量较低的异步处理器生成的数据的准确性较低，进而导致生成的脉冲信号的准确性较低，导致利用脉冲信号训练得到的图像分类模型的可靠性较低，导致图像分类的错误较多，造成图像分类时的计算资源浪费。
4、第二，异步处理器对生成的错误数据的识别能力较弱，容易导致生成的错误数据不断累积，进而导致重新对数据进行处理时的处理速度较慢和计
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1.一种用于图像分类的脉冲序列处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像数据包括各个像素点，所述各个像素点中每个像素点对应有第一颜色通道值、第二颜色通道值和第三颜色通道值，以及所述基于所述图像数据，生成所述图像数据对应的图像脉冲信号序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述时间窗口和待输入脉冲信号序列，生成所述时间窗口对应的加权脉冲信号序列，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述激活神经元，生成至少一个神经元脉冲信号，以及对所述激活神经元对应的初始神经元和初始膜电位进行更新，
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【技术特征摘要】
1.一种用于图像分类的脉冲序列处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像数据包括各个像素点，所述各个像素点中每个像素点对应有第一颜色通道值、第二颜色通道值和第三颜色通道值，以及所述基于所述图像数据，生成所述图像数据对应的图像脉冲信号序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述时间窗口和待输入脉冲信号序列，生成所述时间窗口对应的加权脉冲信号序列，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述激活神经元，生成至少一个神经元脉冲信号，以及对所述激活神经元对应的初始神经元和...
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