【摘 要】
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随着神经系统的生理学和解剖学发展,人们从细胞水平和分子水平对神经系统在功能特性、运转方式和生理结构方面有着全新的认识。研究发现,在神经系统的内部和外部都不可避免的
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随着神经系统的生理学和解剖学发展,人们从细胞水平和分子水平对神经系统在功能特性、运转方式和生理结构方面有着全新的认识。研究发现,在神经系统的内部和外部都不可避免的存在着各类噪声,而各类噪声与神经系统中存在着某种协同关系。本文主要以刺激条件信息量为评价指标,研究耳蜗神经系统在高斯白噪声和有色噪声的环境下,以一段语音信号为输入信号的神经元网络,即积分发放的神经元网络的传输性能。论文首先在白噪声的环境下采用平均互信息量作为评价指标,研究积分发放模型中并联神经元的超阈值随机共振现象,观察积分发放模型的特点及性能。进而系统在高斯白噪声和有色噪声的环境下采用刺激条件信息量作为评价指标,研究在刺激信号中各分量的编码效率、在输入的信号中对互信息量做出最大贡献的分量范围值及各色噪声对神经系统影响的比对。研究结果表明神经元网络在积分发放模型中膜电位上发放的刺激条件信息量,不仅从统计意义上计算出平均互信息的量,而且清晰的呈现出输入信号中各个分量的编码效率和内部噪声的可利用价值。同时实验结果也证明了添加一定量的有色噪声同样能够提高神经系统的传输性能,提升率的大小依据有色噪声的频率而定,且增加不同的有色噪声强度对刺激条件信息的分布空间影响也是不同的。本文的探索结果对今后进一步研究神经元的动作电位在积分发放模型的编码方案有着积极的启示作用。
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