【摘 要】
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该文构建了一个由基于生物神经元模型组成的两层混沌神经网络,并将神经网络的输出信号与正常人的典型脑电图动力学进行了定性比较.神经网络的输入层含有4个神经元,以H-R(Hind
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该文构建了一个由基于生物神经元模型组成的两层混沌神经网络,并将神经网络的输出信号与正常人的典型脑电图动力学进行了定性比较.神经网络的输入层含有4个神经元,以H-R(Hindmarsh-Rose)方程为模型,输出层含有N个(N值大小可调节)神经元,以修正的H-H(Hodgkin-Huxley)方程为模型.神经网络的同一层神经元之间采用局部抑制性联结,而不同层之间采用双向兴奋性联结.数值模拟实验表明,单个H-H神经元模型具有混沌性态.如要随机地选择各个神经元的初始状态,网络经过一段时间演化后,各层中的神经元之间可以达到振荡同步,整个神经网络成为一个混沌同步系统.运用非线性动力学重构和时间序列分析方法,计算了正常人的典型脑电图实例和神经网络输出信号的李雅普诺夫指数和分维数,并且,通过频谱分析(FFT)和奇异值分解(SVD)等定性指标,对二者的动力学性质进行了比较.结果表明,这样的神经网络为理解大脑皮层中某些区域的信息处理功能提供了一种动力学方法.
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