熵定律的不可逆本质论

 熵定律,也就是热力学第二定律,是物理化学中的一个重要定律。无论从宏观的观点出发,还是从微观的角度分析,在热力学理论体系中,熵定律“占有至高无上的地位”。它与热力学第一定律一起,构成了复杂热力学系统能量转换、状态演化方向的度量和判据,且被广泛应用于科学和工程技术的许多领域。然而,如何引入熵定律,如何准确理解熵定律的物理内涵,并适度泛化熵定律,却一直是我们探讨的问题。1.熵定律的表述热力学第二定律,始于19世纪40年代人们对如何提高热机效率问题的研究。     

改进PID算法在浆液PH值控制系统中的应用

为了对浆液pH值控制系统进行全面的优化控制,使整个系统在最佳状态下运行,提出了一种改进PID算法。该算法利用单神经元具有自适应、自学习能力的优势,将神经元加入到PID算法中后,改进了控制系统稳定性和控制性能较差的问题;并结合浆液pH值控制系统的特点,设计了算法的具体流程。最后,利用改进前后的两种算法对优化问题进行了仿真分析,结果表明单神经元自适应PID算法具有更好的优化效果。     

四旋翼飞行器分散PID神经元网络控制

针对四旋翼飞行器的非线性控制问题,提出了一种分散PID神经元网络(PIDNN)控制方法。首先通过牛顿—欧拉方程建立了四旋翼飞行器的动力学模型。其次,提出了一种嵌套控制器,内环基于分散PIDNN方法以实现姿态控制,外环采用经典的PID控制方法,PIDNN控制器的在线学习通过误差反向传播法实现。搭建了自主研制的四旋翼飞行器系统,并通过实验的方式研究了控制器的控制性能。实验结果表明控制器具有较强的控制稳定性、机动性和鲁棒性。     

无标度神经元网络化学突触耦合诱导的依赖于时滞的同步转迁（摘要）

研究表明,神经元体系中化学突触耦合较电耦合更加普遍.本文研究了时滞无标度热敏神经元网络中化学耦合诱导的同步转迁现象.发现,不同延迟时间下有不同形式的同步转迁行为.无时滞情况下,出现从混沌簇放电到簇同步转变;对于较小的延迟时间,从混沌簇放电到峰放电同步;对于较大的延迟时间,则间歇性地出现从混沌簇放电到峰放电的多次同步转迁.这表明,化学突触耦合诱导的同步转迁行为强烈地依赖于时滞大小.这一发现可以帮助人们更好地了解时滞和化学耦合共同作用下神经元的放电活动.     

最小神经元模型放电起始动态控制与分析

本文采用最小神经元模型,从生理学角度设计wash-out滤波器,实现了不同放电起始动态机理之间的转换,并证明wash-out滤波器控制通过影响阈下电流的竞争结果改变了神经元的放电起始动态机理. 关键词： 放电起始动态机理 阈下电流竞争 最小神经元模型 wash-out滤波器     

禁忌学习神经元模型的电路设计及其动力学研究

对禁忌学习混沌神经元模型进行了详细的电路设计,包括单神经元、具有线性相似函数的双神经元以及具有二次相似函数的双神经元模型,并运用EWB(Electronic Workbench)电路仿真软件对所设计的电路进行了仿真,研究了电路中的Hopf分叉和混沌等非线性动力学现象,通过与数值仿真结果的比对验证了所设计电路的正确性与合理性. 关键词： 禁忌学习 神经元 电路设计 动力学     

忆阻类脑计算

随着深度学习的高速发展,目前智能算法的飞速更新迭代对硬件算力提出了很高的要求.受限于摩尔定律的告竭以及冯·诺伊曼瓶颈,传统CMOS集成无法满足硬件算力提升的迫切需求.利用新型器件忆阻器构建神经形态计算系统可以实现存算一体,拥有极高的并行度和超低功耗的特点,被认为是解决传统计算机架构瓶颈的有效途径,受到了全世界的广泛关注.本文按照自下而上的顺序,首先综述了主流忆阻器的器件结构、物理机理,并比较分析了它们的性能特性.然后,介绍了近年来忆阻器实现人工神经元和人工突触的进展,包括具体的电路形式和神经形态功能的模拟.接着,综述了无源和有源忆阻阵列的结构形式以及它们在神经形态计算中的应用,具体包括基于神经网络的手写数字和人脸识别等.最后总结了目前忆阻类脑计算从底层到顶层所遇到的挑战,并对该领域后续的发展进行了展望.     

离子通道的非均匀分布对环链神经元网络电活动的影响

在电位耦合条件下,利用Morris-Lecar神经元模型构造环链神经元网络,研究了离子通道分布不均匀情形下神经元网络群体电活动的演化和转变问题. 在数值研究中通过改变局部区域的离子通道电导值模拟离子通道的非均匀分布,并对其可能的机制进行了分析. 还研究了网络中局部区域的钙离子电导的差异性和钾离子电导的差异性如何逐渐激发周边神经元,以及诱发的行波如何依赖于神经元之间的耦合强度. 研究发现,增大钙离子电导到一定程度或减小钾离子电导到一定程度可以诱发周围神经元产生兴奋并产生稳定的行波;相反,减小钙离子电导或增大钾离子电导则会减缓或阻断行波的传递. 在同时改变钙离子电导和钾离子电导的情况下,行波的诱发和传播完全依赖于钙离子电导的增量和钾离子电导的减量. 关键词： Morris-Lecar神经元 离子通道的非均匀分布 环链网络     

不同耦合下混沌神经元网络的同步

采用Hindmarsh-Rose神经元动力学模型, 对二维点阵上的神经元网络的同步进行了研究. 为了解不同耦合对网络同步的影响, 提出了一般反馈耦合、分层反馈耦合和分层局域平均场反馈耦合三种方案.研究表明:在耦合强度较小的近邻耦合下, 一般反馈耦合不能使网络达到完全同步, 而分层反馈耦合和分层局域平均场反馈耦合可以使网络出现局部同步和全局同步. 不同形式的耦合会导致网络出现不同的斑图, 随着耦合强度的增大, 网络从不同步到同步的过程也不相同, 一般反馈耦合和分层反馈耦合网络是突然出现全局同步, 同步之前网络出现非周期性的相干斑图; 对于分层局域平均场反馈耦合网络, 同层神经元之间先出现从簇放电同步到同步的转变, 形成靶波, 然后同步区由中心向外逐渐扩大, 最终达到网络的全局同步. 这些结果表明, 只有适当的耦合才能实现信号的无损耗的传递. 此外我们发现分层局域平均场反馈耦合可以促进网络的同步.     

New Canards Bursting and Canards Periodic-Chaotic Sequence

A trajectory following the repelling branch of an equilibrium or a periodic orbit is called a canards solution. Using a continuation method, we find a new type of canards bursting which manifests itseff in an alternation between the oscillation phase following attracting the limit cycle branch and resting phase following a repelling fixed point branch in a reduced leech neuron model Via periodic-chaotic alternating of infinite times, the number of windings within a canards bursting can approach infinity at a Gavrilov-Shilnikov homoclinic tangency bifurcation of a simple saddle limit cycle.