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激励神经P系统的改进及自动机模型的建立

作　者: 闫海珍
导　师: 潘林强
学　校: 华中科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 膜计算激励神经P系统膜自动机最小多重集自动机激励神经P自动机
分类号: TP301.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

膜计算是从生物细胞以及由细胞组成的组织和器官的功能和结构中抽象出来的计算模型。膜计算(P系统)是一种分布式的、并行的、非确定性的计算方法。在研究过程中,科学家们在膜计算的基础上融入了激励神经元的思想提出了激励神经P系统。本文主要是针对激励神经P系统进行理论方面的研究。研究的主要内容可以概括成以下两点:本文根据生物学中神经元的有关思想对激励神经P系统(SN P系统)进行改进,引入了更接近生物机体活动原理的新的计算模型。对系统主要进行了两方面的改进:根据神经元对外来激励的大小可产生不同响应的生物学原理建立了带门值SN P系统;再根据神经元两种不同性质的响应建立了带极性的SN P系统,并模拟了注册机,证明了它们是具有计算完备性的。本文的另一个主要内容就是在已有膜自动机计算模型的基础上,通过对最小多重集自动机进行改进,建立激励神经P自动机并对改进后的激励神经P系统建立相应的自动机。建立这些不同的膜自动机模型意味着建立了各种膜系统与传统意义上的自动机之间的联系,这有助于我们对计算模型的计算能力进行更深入的研究。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 项目来源  8
  1.2 研究背景和意义  8-10
  1.3 国内外研究现状  10-13
    1.3.1 膜计算的研究现状  10
    1.3.2 激励神经P 系统的研究现状  10-12
    1.3.3 膜自动机理论的发展  12-13
  1.4 论文课题及体系结构  13-15
2 膜计算基础  15-26
  2.1 传统膜计算  15-21
    2.1.1 生物细胞膜的基本结构和功能  15-16
    2.1.2 膜计算的产生  16-17
    2.1.3 膜计算的数学模型  17-19
    2.1.4 膜计算的分类  19-21
  2.2 激励神经P 系统  21-25
    2.2.1 生物神经元的功能  21-22
    2.2.2 激励神经P 系统的产生  22
    2.2.3 激励神经P 系统的数学模型  22-24
    2.2.4 激励神经P 系统计算通用性  24-25
  2.3 本章小结  25-26
3 激励神经P 系统的改进  26-35
  3.1 带门值的激励神经 P 系统的建立  26-31
    3.1.1 带门值的激励神经 P 系统的计算模型  26-28
    3.1.2 计算完备性  28-31
  3.2 带极性的激励神经 P 系统的建立  31-33
    3.2.1 带极性的激励神经P 系统的计算模型  32-33
    3.2.2 带极性的激励神经P 系统的计算能力  33
  3.3 本章小结  33-35
4 激励神经P 自动机的建立  35-48
  4.1 最小多重集自动机的基本概念  35-37
    4.1.1 最小多重集自动机的限定直积  37
  4.2 最小多重集自动机的改进  37-40
  4.3 激励神经P 自动机  40-45
    4.3.1 简单激励神经P 自动机的建立  40-43
    4.3.2 简单激励神经P 自动机的连接  43-44
    4.3.3 带门值的激励神经P 自动机  44-45
    4.3.4 带极性的激励神经P 自动机的建立  45
  4.4 激励神经P 自动机的性质  45-46
    4.4.1 最大并行性与非确定性  45-46
    4.4.2 计算通用性  46
  4.5 本章小结  46-48
5 全文总结  48-50
致谢  50-51
参考文献  51-56

激励神经P系统的改进及自动机模型的建立

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