时滞对前馈神经元网络信息传递的影响

论文摘要

神经信息在神经系统中的加工和传输是需要特定功能的神经元群体来完成的。人工神经网络就是通过构建网络模型和计算机仿真的方法,来研究神经系统中信息传输和处理的相关问题。前馈神经元网络是人工神经网络中最简单、常见的模型之一,也是用于研究大脑不同区域间信号传递的有效模型。本论文以10层的前馈神经元网络为研究对象,着重研究了网络拓扑结构、突触时滞以及神经元模型参数对系统信息传输能力和处理机制的作用。主要的工作和所得结论概括如下:1.研究了常用神经元模型的放电特性及动力学行为,模拟了神经元模型对不同输入的响应特性,并分析各种神经元模型的优缺点。另外,作为预备工作,研究了突触连接概率对一类由兴奋性和抑制性神经元以4:1比例构成的单层神经元网络同步水平的影响,结果表明大的连接概率会促进神经元网络的同步。2.系统地研究了由Hodgkin Huxley神经元构成、以一定概率连接的前馈神经元网络中放电率传输的问题,其中着重考察突触时滞在此传输模式中所起的作用。研究结果表明,输入噪声强度、层间连接概率、突触时间常数和背景噪声强度都会对放电率传输产生影响,恰当的调整这些参数能够使网络具有稳定编码和传输信号的能力。突触时滞既可以对正常传输的网络产生破坏作用,也可以使无法成功传输的网络恢复正常传输,这与时滞的强度和网络的拓扑结构有关。3.研究了由Leaky Integrate and Fire神经元构成、以全局耦合方式连接的前馈神经元网络中同步放电传输的问题,主要考察了突触连接强度和时滞对传输模式的作用。在一定条件下,时滞可以帮助改善网络传输能力。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵欣桐

导师: 徐坤

关键词: 神经元模型,前馈网络,信息传输,突触时滞

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 生物学,自动化技术

单位: 北京邮电大学

分类号: TP183;Q42

总页数: 62

文件大小: 4870K

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