【摘 要】
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人工模拟真实生物神经元的行为特征是当今神经计算科学要最重要的课题之一。尽管自组织特征映射网络(SOM)已经在理论和应用中被广泛地研究,但传统的自组织网络一般都是采用过
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人工模拟真实生物神经元的行为特征是当今神经计算科学要最重要的课题之一。尽管自组织特征映射网络(SOM)已经在理论和应用中被广泛地研究,但传统的自组织网络一般都是采用过度理想化的简单传递函数,这些传递函数的性质和真实神经元的特征差别很大。本文研究了与生物神经元相似度比较高的整合-激发(简称IF)人工神经元模型,并建立了一个以IF神经元为节点的新型自组织网络。文章首先介绍了人工神经网络研究的发展过程,简要描述了真实生物神经元的结构,将前人使用较多的人工神经元模型做对比,说明了本文选取IF模型神经元构建自组织网络的原因。本文核心部分基于IF模型的基本形式以及主要特征,对模型神经元做了大量的研究。我们首先引入了IF模型的膜电导形式,研究了突触连接类型和强度对膜电位的影响。接着文章分析了脉冲完全同步发放实现的条件,确定了IF模型实验所需要的合理时间步长,将IF模型简化为适用于新型自组织网络(IFSOM)的传递函数。通过以上工作,本文建立了基于整合-激发神经元的自组织网络,同时构建了网络的拓扑结构,并拿出一个节点描述了传递函数的工作过程,其运行结果仍不失真实神经元的生理特性。文章最后编写了新建立的IFSOM网络的学习算法和程序,并通过实例证明了新建IFSOM网络的聚类功能是比传统自组织网要优越的,进而实现了对传统自组织网的改进。最后对本文网络模型的优缺点做了总结。
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