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考虑STDP学习律的树突整合型神经元网络的放电同步 下载：83 浏览：506

曹金凤 杨梅晨 韩芳 王直杰 《动力技术研究》 2020年2期

摘要:
生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用.本文以树突整合型(DHH)神经元网络为研究对象,在网络中考虑脉冲时间依赖可塑性(STDP)学习律,分析网络连接概率、外部扰动以及STDP学习律对网络同步性的影响.研究结果表明,STDP学习律对网络同步的影响不仅与连接概率有关,也与外部扰动有关.在兴奋性神经元网络中,连接概率增大可以增强网络的同步,外部扰动增大会减弱网络的同步,且在较大的外部扰动下STDP学习律对网络同步特性的增强作用减弱;而在抑制性DHH神经元网络中,连接概率增大,也可以增强网络的同步,且在较大的连接概率下,外部扰动增大,可以增强网络的同步,而STDP学习律对网络同步的增强作用也更加明显.

基于突触电导计算分离的一种新的时钟同步算法 下载：58 浏览：497

王直杰 彭霞 韩芳 顾晓春 《建模与系统仿真》 2019年4期

摘要:
为降低生物神经网络仿真时间,提出一种基于突触电导计算分离的有效时钟同步算法。发现突触的仿真计算可分解为突触电导系数和突触电流两个独立计算部分;进一步引入"虚拟突触簇"数据结构存储突触电导系数序列,在每个仿真步根据突触前神经元放电状况单独计算突触电导系数并以循环数组结构保存,在计算以该神经元为突触前神经元的所有突触的突触电流时,只需从该数据结构中获取电导系数,从而大大减少了突触电导系数的重复计算。仿真结果表明了该算法的有效性。
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