嗅感受细胞在不同气体浓度下的神经发放规律分析

针对分析神经脉冲编码的问题，采用H-H方程计算机分析的方法，以嗅感受细胞为例，用非线性动
力学方法分析了神经脉冲序列产生过程、脉冲序列随输入信号变化而变化的规律,以及平均频率理论的适
用范围.从非线性角度看，平均频率理论只适用于出现Hopf分叉的地方，也就是从分级电位变为动作电位
的环节上，而且输入的分级电位必须是可排序信号，输出脉冲序列才能满足平均频率理论.这种情况一般
都发生在感觉器官的最前的几个环节中,因此平均频率理论只适用于这几个环节     

嗅觉混沌神经网络的研究和应用

Freeman对生物嗅觉神经系统建立了一套新型的混沌神经网络模型-K系列模型,与传统的人工神经网络相比,该网络不仅能很好的模拟生物嗅觉神经系统产生的混沌信号,而且提出了一种全新的信息处理和模式识别的概念和理论,是一种更接近生物系统的神经网络模型. 我们对该混沌神经网络进行了模拟研究,同时应用该网络对简单的图像模式和手写体数字进行了模式识别的探索,实验结果验证了KIII网络的模式识别能力,为这种新方法的进一步发展和应用打下了基础.