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关键词： 人工神经网络  

ISBN: (纸本)9787121374180

摘要： 本书内容属于控制理论与神经科学的交叉研究方向, 以脑疾病中的帕金森病为背景。第1章介绍了帕金森病的电生理特性、用于治疗帕金森病的DBS技术及PID闭环调制策略等。第2-3章介绍了用于建模正常状态和帕金森病状态下的脉冲神经元数学模型, 包括单个神经元模型, 如经典的Izhikevich模型, Morris-Lecar模型、双间室模型和振荡子网络模型及神经网络模型 ; 还包括建模基底核的Rubin-Terman模型和小世界网络模型等。第4-6章介绍了基于相重置和动态规划的帕金森病最优控制 ; 还介绍了基于模型的机器学习算法在脑疾病最优神经调控策略中的应用, 主要包括动态规划法等几种典型的强化学习算法。

关键词： 脉冲神经元   数学模型   漏积分点火   脉冲响应   概率脉冲响应  

摘要： 根据脉冲神经元的响应模式和生化模型,学者们提出了一些用于模拟脉冲神经元行为的数学模型,该文将提出三种具体的脉冲神经元模型——漏积分点火模型、脉冲响应模型和概率脉冲响应模型,并对这三种模型的表达式进行相对应的分析。

关键词： 生物识别   脉冲耦合神经网络   人眼图像   图像分割  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展,作为生物识别技术之一的虹膜识别由于其精确性以及安全性逐步成为该领域十分重要的研究方向。本文针对虹膜识别系统中的虹膜图像定位分割模块进行虹膜图像分割研究,采用无耦合连接的脉冲耦合神经网络进行虹膜图像分割,仿真结果表明,无耦合连接的脉冲耦合神经网络算法应用于虹膜图像分割有较好效果。

关键词： 类脑器官   脑发育   脑疾病   类脑器官芯片  

摘要： 大脑是复杂的电磁系统和计算系统。随着生命科学的发展,人类想要更好地了解自己,攻克各种脑相关疾病,已不能仅仅满足于动物模型,复制和重建类脑器官成为科学家们研究的热点之一。通过培养大脑类器官,人们能用新颖的、过去难以想象的方式研究大脑发育、多种类型脑细胞的相互作用以及神经元回路功能相关的复杂神经系统疾病。未来,大脑类器官将取代传统的动物模型,在神经疾病建模、药物筛选和再生医学等方面带来巨大进步。该文从类脑器官的构建、应用及类脑器官芯片技术等方面进行简要综述。

关键词： 小世界网络   脉冲神经网络   重连概率   突触可塑性   抗扰功能  

摘要： 现今各种电磁干扰对电子系统造成的不良影响越来越严重,传统防护方式的局限性日益凸显。电磁仿生学由此被提出,目的是通过借鉴生物体的自适应抗扰的优良特性,以期建立新的防护模式。构建了以Izhikevich神经元模型为节点,兴奋性和抑制性突触可塑性模型共同调节基于小世界网络拓扑的小世界脉冲神经网络;基于复杂网络理论对比分析了不同重连概率的小世界网络的拓扑特性;对比分析了不同重连概率的小世界脉冲神经网络在高斯白噪声刺激下的抗扰功能。实验结果表明:小世界网络的平均路径长度和全局效率值受重连概率的影响较小,平均聚类系数和小世界属性受重连概率的影响较大;构建的不同重连概率的脉冲神经网络均具有一定抗扰功能且高聚类系数和低平均路径长度显著的小世界脉冲神经网络抗扰功能最优。

关键词： 自动控制技术   类脑计算   大脑情感学习回路   两点预瞄   驾驶员转向模型   Narendra稳定自适应控制  

摘要： 为建立一个与真实驾驶员行为规律更加一致的驾驶员转向模型,借鉴心理学、生理学及类脑计算的研究成果,建立了基于大脑情感学习回路的两点预瞄驾驶员转向模型,解决了以往驾驶员模型在车辆速度大跨度变化自适应能力差的问题。为了解决该驾驶员模型对车辆参数变化较大时自适应能力不足的问题,通过横摆动力学模型建立了内部参考模型,基于Narendra稳定自适应控制建立自适应转向模型。仿真结果表明,所建立的驾驶员转向模型具有良好的道路跟随能力和转向平顺性,应对车辆纵向速度和参数变化体现了较强的自适应能力。

关键词： 经口腔一步法(蛙类)毁脑毁脊髓术   教学应用  

摘要： 目前,医学院校生理学实验中普遍使用的体表法毁脑毁脊髓术存在诸多弊端,导致教学效果不佳、教学目标无法达成。该文作者所在院校经过五年的不断尝试,发现经口腔一步法(蛙类)毁脑毁脊髓术显示出在进针部位选取点准确率、一次性成功率均高于传统方法,且具有出血量减少、完成时间缩短的优势,适合在教学中推广应用。

关键词： 反馈神经网络   储备池计算   脉冲神经网络   生物真实性   液体状态机   小样本学习  

摘要： 由于具有高度的生物真实性,液体状态机在抗噪性、鲁棒性方面相对于人工神经网络具有更大的优势,但也更难优化.采用人工神经网络思想对液体状态机进行的优化,牺牲了生物真实性和网络泛用性的同时,并不能保证优化的有效性;而依据生物神经系统内抽象出的规律进行储备池的优化,则优化算法非常复杂.为了提高储备池的泛用性和抗噪性,同时避免复杂的优化过程,本文模拟大脑中普遍存在的各神经元集群间的非局部连接分布-伽马分布来生成储备池的权值,生成一个具有更高生物真实性、隐含功能柱结构的储备池.首先,通过对储备池活动和储备池进行Lempel-Ziv复杂度分析,从理论上说明该种储备池权值生成方式的优势;然后,通过与脉冲时序可塑性算法(STDP)和高斯分布等进行对比实验,证明本文采用伽马分布生成的储备池具有更高的准确度和更强的抗噪性.

关键词： 脉冲神经网络   仿生   STDP规则   结构学习   低功耗  

摘要： 为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点;结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

关键词： 电子科技大学   成渝   优势学科   脑科学   科研水平   互补性   科学城   川渝  

摘要： 谈及西部科学城的建设及未来川渝、成渝科技领域合作,全国人大代表、民进四川省委副主委、电子科技大学教授尧德中说,双方优势学科不同,合作空间巨大,“成渝的科研水平在全国属于中上水平,各自为战,较难在国内达致优势地位。”