基于SNN模型的分布式认知决策方法、装置、设备及介质

本发明涉及机器控制技术领域，公开了一种基于SNN模型的分布式认知决策方法，包括：预先构建SNN模型，并配置SNN模型的初始参数；获取环境数据，对所述环境数据进行编码，生成脉冲流；将所述脉冲流输入SNN模型中，所述SNN模型基于事件驱动机制进行计算，输出信号处理特征；根据信号处理特征确定本地认知决策；通过协同通信模块，将所述本地认知决策传输至边缘节点进行特征匹配与验证，反馈验证信号；根据各边缘节点反馈的验证信号，通过全局融合模块生成最终全局决策。本发明通过预先构建的SNN模型对变化的环境数据进行处理，生成脉冲流，根据脉冲流进行数据的匹配和验证，根据反馈的验证信号生成最终的全局决策，减少冗余算力，和降低系统功耗。