简介:采用Hodgkin-Huxley神经元模型,在二维随机神经网络中引入局部扩散功能缺陷,研究了神经网络中非对称缺陷附近的方形失去扩散功能的缺陷对螺旋波动力学行为的影响.缺陷使螺旋波降低传播速度的行为与缺陷的位置和尺寸有关:靠近螺旋波中心的缺陷影响最为显著,当缺陷远离中心位置时,缺陷的作用明显减弱;缺陷尺寸越大,影响也越显著.同时观察到,在弱耦合神经网络中,缺陷的存在导致了螺旋波的漂移现象.进一步研究缺陷和通道噪声同时存在时系统时空斑图的演化行为,结果发现,噪声作用下缺陷处形成了新的波源.最后,通过分析神经元放电节律和平均膜电位的变化揭示了缺陷对神经网络时空行为影响的机理.
简介:针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行,无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响,具有的非线性和不确定性.导致事先设计的控制规则不再适合,对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果.本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略,利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力,对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出,采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成.使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性,保持良好的控制性能;仿真表明算法是可行的.
简介:研究了改进的Morris—Lecar(ML)神经元模型的放电节律模式和模式转化的峰峰间期(interspikeintervals,ISIs)分岔结构,通过调节模型中的两个重要参数μ和Vk,发现对于固定的μ,改变Vk,神经元呈现出从倍周期级联分岔到加周期分岔的复杂结构,放电模式从静息态转化为周期、混沌簇放电状态;若选取此分岔过程中的某一Vk值,对μ进行调节,呈现出的ISIs分岔结构在很大程度上取决于单个神经元的放电节律模式,且单个神经元处于混沌簇放电时,肛带来的分岔动力学行为较丰富.由于神经元能够通过动作电位对信息进行编码,所以我们推测,研究神经元的放电节律模式和动作电位的ISIs分岔结构能为理解神经信息编码机制提供线索.