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神经元作为大脑基本的组成单元能够产生复杂的动力学行为。目前大部分的研究是关于两个神经元系统的忆阻耦合突触,而忆阻耦合自突触权重的单神经元模型的研究相对较少。本文提出了绝对值忆阻耦合自突触权值的Hopfield神经网络(HNN)模型,以自耦合权重作为唯一的调节参数。利用基本的动力学分析方法,讨论了不同耦合强度下系统的动力学行为,研究了不同初始值下对称吸引子的共存行为。结果表明,这些丰富的非线性动力学行为包括周期倍增分岔、混沌、周期窗和对称自激吸引子共存。最后,通过PSpice仿真验证了所提出的忆阻HNN的理论分析结果的正确性。 相似文献
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海马神经元的原子力显微成像 总被引:3,自引:0,他引:3
原子力显微镜(AFM)对完整的细胞成像并同时进行微细结构观察尚有一定困难。本实验改进了标本制备的过程.用原子力显微镜对戊二醛固定的海马神经元进行扫描,建立了方便、实用的完整海马神经元自完整胞体至超微结构的原子力显微镜成像技术,并用改进的方法获得了完整海马神经元及其超微结构的清晰的三维成像,并发现了一些其它显微技术所不能发现的微细结构。这些结构包括:①海马神经元胞体的亚细胞部分及这些亚细胞部分所具有的不同功能;②神经突触的完整形态;③损伤细胞膜表面出现的孔洞;④通过神经突触所形成的神经网络结构。 相似文献
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人脑由复杂的神经网络构成,拥有极强的信息处理、学习和记忆能力,并且具有功耗低、神经元密度高等特点。利用现有的电路元件搭建出类似大脑功能的人工神经网络成为当今人工智能研究的热点。在人工神经网络的研究中,信息的编码、神经元模型的建立以及突触的选择是最关键的3个要素。分别介绍了4种不同种类的编码方式和4种不同类型的神经元模型。对忆阻器用作神经突触的特点进行了简要阐述,并对其数学模型和对应的工作方式作了详细概括。 相似文献
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结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得PCNN能够根据像素特征自适应地调整神经元的链接强度;最后采用面积滤波、断点连接对分割结果进行后处理,得到最终的血管检测结果。对STARE眼底图像库的实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、有效性和可靠性。 相似文献
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混沌神经网络在发电机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
采用耦合的混沌振荡子作为单个混沌神经元构造混沌神经网络模型,采用改进Hebb算法设计网络的连接权值。在此基础上,实现了混沌神经网络的动态联想记忆,并应用该混沌神经网络模型对发电机定子绕组匝间短路故障进行诊断。结果表明,该种方法有助于故障模式的记忆和重现。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的内模控制 总被引:9,自引:0,他引:9
文章用径向基神经网络设计内模控制系统,径向基神经网络是通过调整隐层与输出层间的连接权系数来逼近函数,如果隐层神经元数目过少,难免会出现收敛时间长,控制质量差,甚至发散的现象。为此,本文提出了增加调整基函数形状参数和中心向量的方法予以避免,并证明了网络不同调整参量收敛于目标函数极小点的性质。 相似文献
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人工神经网络是现代信息处理领域的一个重要的方法。相对于软件实现 ,硬件实现方式能充分发挥神经网络并行处理的特点。用模拟电路实现神经网络电路形式简单、功耗低、速度快、占用芯片面积小 ,可以提高在神经网络芯片上神经元的集成度 ,神经元电路适合用模拟电路实现。文中综述了当前神经网络单元的模拟 VLSI实现的成果、新技术以及作者的工作成果。针对应用最广泛的线性和平方突触神经元 ,详细从权值存储单元、突触电路和阈值函数电路三方面来叙述。对各种实现方式的优缺点进行了比较 ,同时指出了神经网络实现电路中需要考虑的因素。最后 ,展望了用集成电路技术实现自学习神经网络的发展方向 相似文献
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为了提高光纤油气管道监测效果,采用类脑脉冲神经网络算法。首先通过累加平均法对光纤传感器振动信号进行消噪;接着利用小波包对振动信号频带分解,将信号在频域上平均分为8个频段,把各频段的能量占比作为神经网络训练输入;然后基于脉冲响应对类脑神经元设计,神经元连接的强度与前、后神经元激活时间差函数关系非线性设计,振动输入数据与神经元脉冲转换;最后给出了算法流程。实验仿真显示本文算对单一振动信号识别准确率在9587左右,两种振动混合信号识别准确率在9052左右,指标优于其他算法,同时定位误差小于其他算法。 相似文献
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作为神经网络控制的基本单元,采用不同学习规则的神经元控制器,对神经元的学习过程将产生不同的影响。本文通过对神经元学习规则的探讨,提出了一种基于引导因子的神经元改进学习规则,并将其用于实际控制系统中。仿真结果表明,改进的方法对于加速神经元学习过程,提高控制器性能,具有较为显著的作用。 相似文献
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突触滤波是神经元处理和传递信息的重要过程,有助于生物在复杂环境中获取所需信息.针对当前人工神经元模型中较少考虑到突触滤波机制,本文以FitzHugh-Nagumo(FHN)人工神经元模型为基础构建基于膜电势增量变化的神经元数学模型,在此基础上模拟突触滤波机制,从而提出一种改进FHN神经元滤波模型.而后,对该模型的稳定性... 相似文献
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神经网络中的突触连接矩阵储存有限的信息,当神经网络在线使用时,基于Hebb规则的网络模型将不再适用,本文提出用分维神经网络实现短期记忆,要求旧的模式随时间而遗忘,最近存储的模式可以可靠记忆,实验结果表明,该网络模型适用于在线工作,且优于对比方法。 相似文献
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神经网络中的突触连接矩阵储存有限的信息。当神经网络在线使用时,基于Hebb规则的网络模型将不再适用。本文提出用分维神经网络实现短期记忆,要求旧的模式随时间而遗忘,最近存储的模式可以可靠记忆。实验结果表明,该网络模型适用于在线工作,且优于对比方法。 相似文献
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基于匹配神经细胞突触、胞体和轴突的电神经生理特性,本文提出了一种接近真实神经细胞输入-输出关系和强度-时间曲线的,且具有非线性突触联接和适应性的非线性压控电阻电路模型,并分析了它的一些基本特性。结果表明,该模型比现存的神经网络更接近真实神经计算原理。由这一模型组成的胜者为王(WTA-Winner-Takes-All)网络能够比模拟网络更有效地检测出最大输出,并引入了强度竞争和时间竞争两个新概念。 相似文献
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电突触前膜在高于阈值的刺激下,产生一个大小不变的动作电位,突触后细胞可直接被突触前轴突中伴随动作电位产生的电紧张所激活,突触膜相当于整流器,电流只能从突触前神经元流向突触后神经元。电流流过神经元之间结合部时,连结电导将随时间变化。 相似文献