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双耳听音定位脉冲编码机理的研究
作 者: 陈盼
导 师: 方路平
学 校: 浙江工业大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 脉冲神经网络 H-H方程 符号动力学 圆映射 生物声纳
分类号: TP183
类 型: 硕士论文
年 份: 2007年
下 载: 39次
引 用: 0次
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内容摘要
近年来,基于脉冲神经元模型的人工神经网络(Spiking NeuralNetworks,简称SNNs,我们称之为脉冲神经网络)逐渐引起了研究者的广泛关注,被誉为第三代人工神经网络。脉冲神经网络与传统神经网络的区别在于采用神经元触发的脉冲时序进行信息的编码和处理,而不是使用触发脉冲的平均速率进行编码。因此SNNs网络模型具有很好的实时性,适合分析处理对实时性要求较高的问题。同时,SNNs具有较强的计算能力,模型结构的构建相对简单,容易实现。但目前对SNNs的研究主要集中在理论、算法等方面,在实际应用方面的研究比较少。本文以H-H脉冲神经网络为基础,通过模拟生物声纳神经系统对信息的处理来探讨和研究生物双耳听音定位的机理。本文的神经计算都是在序空间中进行讨论,即只讨论相对大小,不计算绝对值。处理信息的神经网络采用脉冲神经网络模型,输入脉冲通过H-H方程计算得到一串串输出脉冲,利用圆映射与动力符号学原理将输出神经脉冲序列转变为符号序列,从而由符号序列的有序性得出输入信号的相对大小。本文运用上述神经计算方法合理地解释了生物声纳测目标方位的定向、根据多普勒效应测运动目标相对径向速度和相对角速度等问题。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-10 第一章 绪论 10-13 1.1 研究背景及意义 10-11 1.2 本文的研究内容 11-13 第二章 脉冲神经网络理论基础 13-26 2.1 神经元 13-16 2.1.1 突触 14-15 2.1.2 脉冲链 15-16 2.2 神经元动力学要素 16-18 2.2.1 突触后电位 16-17 2.2.2 触发阈值和动作电位 17-18 2.3 H-H脉冲神经网络模型 18-23 2.3.1 平衡电位 18-20 2.3.2 H-H方程 20-23 2.4 脉冲编码方式 23-26 第三章 生物声纳神经计算基础 26-34 3.1 H-H脉冲模型的建立 26-30 3.2 基于圆映射的脉冲编码 30-34 第四章 双耳听音定位的脉冲编码机理 34-56 4.1 双耳定位效应 34-39 4.1.1 双耳定位原理 34-36 4.1.2 实验模拟 36-39 4.2 生物声纳测运动目标的径向速度 39-46 4.2.1 多普勒效应测速原理 40-41 4.2.2 实验模拟 41-46 4.3 生物声纳测运动目标的角速度 46-56 4.3.1 声纳系统测角速度原理 47-49 4.3.2 实验模拟 49-56 第五章 工作总结与展望 56-58 5.1 全文工作总结 56-57 5.2 进一步研究工作的展望 57-58 参考文献 58-63 致谢 63-64 攻读学位期间发表的学术论文目录 64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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