基于符號動力學的神經(jīng)編碼機制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、計算神經(jīng)科學作為一個新的學科領(lǐng)域,在近三十年的發(fā)展中,扮演著越發(fā)重要的角色。特別是非線性動力學的引入,使得計算神經(jīng)科學取得了一些富有成效的研究成果。神經(jīng)編碼作為神經(jīng)信息傳遞、表達的主要載體,是腦研究的核心和基礎(chǔ),也是發(fā)展人工智能道路上的一個重要環(huán)節(jié)。然而,由于神經(jīng)系統(tǒng)的復雜性和神經(jīng)元動作電位發(fā)放序列內(nèi)在的隨機性,科學界在神經(jīng)脈沖如何表達神經(jīng)信息這一基礎(chǔ)問題上仍然存在著不少的爭議。無論是發(fā)放率編碼理論還是時間編碼理論,兩者在快速、精細的神

2、經(jīng)生理現(xiàn)象解釋上,均存在著不足之處。所以,開展靈敏度高、響應快、對輸入刺激變化保持單調(diào)性的神經(jīng)編碼理論研究對于揭示神經(jīng)系統(tǒng)信息處理的機制具有極其重要的意義。
  本文利用圓映射和符號動力學,以Hodgkin-Huxley模型及其組成的神經(jīng)網(wǎng)絡為研究對象,討論了外界電流刺激頻率、神經(jīng)元耦合強度等對神經(jīng)元動作電位序列的影響。并根據(jù)神經(jīng)元動作電位與輸入電流刺激參數(shù)之間的單調(diào)關(guān)系,提出了基于符號序列排序性的神經(jīng)編碼理論,獲得的主要研究結(jié)果

3、如下:
  (1)仿真結(jié)果表明,相對于其它神經(jīng)編碼理論,基于符號序列排序性的神經(jīng)編碼理論的最大優(yōu)點是具有可排序性,即對輸入刺激變化保持單調(diào)性;并且具有靈敏度高、響應快等特點。例如,當動作電位長度大于12個時,對外界時間信息編碼的最小分辨率可以達到20μs。本文以動物聲源定位模型為實例,通過與其它編碼理論在雙耳時間差信號和雙耳幅度差信號檢測上的應用作比較,說明了基于符號序列排序性的神經(jīng)編碼理論能夠更好地解釋生物體快速、精確的神經(jīng)反應

4、機制。
  (2)通過擴展圓映射符號動力學理論的應用,使得基于符號序列排序性的編碼理論不但能分析周期電流激勵下的神經(jīng)元模型或神經(jīng)網(wǎng)絡模型動作電位序列,而且能分析非周期電流激勵下的神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡模型。拓展了該神經(jīng)編碼理論的適用范圍,使其適用條件更加符合生物體的實際神經(jīng)系統(tǒng)。
  (3)神經(jīng)系統(tǒng)參數(shù)估計的仿真結(jié)果表明,基于符號序列排序性的神經(jīng)編碼在系統(tǒng)參數(shù)估計中具有很好的應用潛力?,F(xiàn)有的很多參數(shù)估計方法需要以高精度的信號測量為

5、基礎(chǔ),而基于符號序列排序性的參數(shù)估計方法,在不需要高精度檢測的前提下能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的高精度估計。這大大降低了其對于檢測精度的要求,也說明了這種方法對系統(tǒng)噪聲具有很強的免疫力,值得在人工智能發(fā)展中進行進一步研究和推廣。
  總之,本文提出的基于符號序列排序性的神經(jīng)編碼理論,可應用于混沌邊緣神經(jīng)元動作電位序列的定量化分析。這一神經(jīng)編碼理論的提出對于深入研究生物體神經(jīng)系統(tǒng)的工作機制和神經(jīng)性疾病的發(fā)病機理,以及利用仿生方法發(fā)展人工智能等

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