基于脈沖神經元環(huán)路的聯想記憶研究.pdf

1、時序是智能的重要特性之一。傳統(tǒng)神經系統(tǒng)的神經元模型是基于電平開關的二值模型，對于系統(tǒng)的時序性考慮不夠，其對智能的模擬上存在著許多不足。脈沖神經元模型強調脈沖在信息處理中的作用，考慮了模型的時序性。反響回路學說能很好的解釋生物學的許多現象，成為當前的研究熱點。正是基于這些背景和認識，我們提出基于脈沖神經元環(huán)路的聯想記憶研究這一課題，從脈沖和神經環(huán)路兩個角度研究有關聯想記憶問題，旨在研究脈沖時序響應的新型神經元模型，研究基于所建模型的環(huán)路振

2、蕩和環(huán)路聯想記憶，探索研究注意、感覺、意識等智能行為的認知機理。 首先論文對比分析了現有的脈沖神經元模型，針對現有模型的生物可行性欠缺和計算難度過高等不足，提出了改進模型，并對該模型進行了理論分析和實驗研究。理論分析和實驗結果表明模型不僅具有良好的生物可行性，而且有良好的計算性能，適合用于環(huán)路振蕩的模擬研究。 其后論文對由若干個神經元模型依次順序連接而成的環(huán)路的發(fā)放進行了實驗模擬研究和分析，考察環(huán)路的發(fā)放狀態(tài)。多次實驗模

3、擬結果顯示，模型連接而得的環(huán)路能呈現振蕩發(fā)放，從而為用環(huán)路來表達和記憶信息提供了有力的支持和基礎。 再后，論文根據生物學突觸結構可塑和突觸連接可塑的原理，借鑒Hebb規(guī)則，提出了環(huán)路學習的初步規(guī)則，并進一步探討了環(huán)路模式生成和環(huán)路模式關聯的過程，相應的表明了信息記憶和信息關聯的過程。同時，通過神經元動態(tài)閾值的概念和疲勞機制的引入，探討了環(huán)路振蕩的衰減過程。 最后，理論分析和實驗研究在網絡中的環(huán)路通過振蕩發(fā)放被選擇出來代表

4、特定信息的過程。結果表明環(huán)路振蕩發(fā)放特性使其能從更大的神經系統(tǒng)中區(qū)分、選擇出來，代表特定的信息，完成記憶回想過程。并且，論文針對多個相關信息環(huán)路會同時振蕩，從而難以選擇合適環(huán)路表達信息的問題，通過對某些連接閾值的弱化處理，解決了多個有相關信息的環(huán)路的振蕩選擇問題。 總之，本文通過基于脈沖神經元環(huán)路的聯想記憶研究這一課題，對脈沖神經元模型進行了較深入的理論研究和實驗分析，對用脈沖神經環(huán)路研究聯系記憶實現進行了有益的研究和探討，指出