具有时滞磁通神经元模型的Hopf分岔分析

利用稳定性理论和中心流形定理等方法研究双时滞磁通神经元模型的稳定性、 Hopf分岔的存在性以及分岔方向和分岔周期解 的稳定性, 并给出部分数值模拟验证所得结论. 结果表明: 在特定时滞范围内模型存在分岔周期解; 时滞的增加可诱导尖峰放电行为.     

人工神经网络的硬件实现——A/D转换电路

本文阐述4位A/D转换器的基本原理及其在硬件实现中的主要技术问题.给出了从Hopfield的原理电路逐步演化成实际电子电路的设计过程,讨论了如何保证各个神经元在最佳状态下进行翻转,从而获得可靠、准确的输入-输出特性.同时指出了在计算机仿真中人们难以发现的极限环现象及其消除方法.     

基于人工神经网络的高考扩招趋势预测研究

高考扩招系统足一个“黑箱”,各因素问是否存在因果关系还很模糊,基于人工神经网络自身的特点,采用BP模型,借助MATLAB语言对高考扩招系统进行预测研究．通过对历史数据的处理、程序的设计、网络的训练等进行分析,最终预测出中国未来20年高等教育发展的趋势,为国家相关政策的制定提供参考依据．     

Topography of acoustic response characteristics in the midbrain inferior colliculus of Kunming mouse

Topography of acoustic response characteristics of the midbrain inferior colliculus(IC)of the Kunming mouse was studied by using extracellular recording techniques.The characteristic frequency(CF)range represented in the different divisions of the IC differed markedly:4-15 kHz in the dorsal cortex(DC),10-70 kHz in the central nucleus(CN),and 4-35kHz in the external cortex(EC).The CF in the CN increased from dorsal and lateral to ventral and medial,higher CFs represented at its ventromedial part and lower CFs at its dorsal part.The isofrequency contours of CFs were incurvate.Minimum thresholds(MT)of the auditory neurons in DC and the central part of CN were lower(about 10dB SPL),but considerably higher in the dorsal and ventral region of EC.Results suggest that each of the divisions in the mouse IC may have different auditory functions.     

一维Theta神经网络微分方程模型的研究——多放电行波解的存在性

研究一维theta神经元网络的微分方程模型,对该网络模型从神经元生理运动特点和微分方程本身入手进行讨论.对模型中的输入形式加以简化,证明了对任意的传播速度c＞0,存在一个对应的耦合强度参数,使网络具有多放电行波解.     

简谐噪声激励下FitzHugh-Nagumo神经元的动力学行为

研究了简谐噪声激励下的FitzHugh-Nagumo神经元模型, 其放电形式、相干共振等动力学行为均受噪声阻尼参数和频率参数的影响.选择不同的参数所得到的神经元的放电形式不同.神经元存在共振特性,对某一频率的噪声有更强的响应,在此频率参数下的峰序列更有序,出现相干共振系数的极小值.噪声的阻尼参数越大,不同的频率成分越多,神经元的响应也变得杂乱,进而导致神经元与噪声的同步变弱,峰序列相干共振系数也相应增大. 关键词： 简谐噪声 FitzHugh-Nagumo神经元 相干共振 峰峰间隔     

基于复杂网络的信号检测与传递

近年来,关于复杂网络的研究已取得了长足的进展,且将复杂网络理论应用于其他学科的研究正方兴未艾.本文简要介绍复杂网络理论在信号检测与传递方面的一些初步研究进展,主要关注三方面的研究成果:(1)复杂网络上的信号放大;(2)与复杂网络有关的信号检测;(3)复杂网络上的自维持振荡.这些阶段性的研究成果从复杂网络的新角度加深了我们对神经元网络宏观动力学行为的微观机制的理解,并有助于刻画信息传递从神经元物理网络向脑功能网络的过渡.     

永磁同步电动机混沌系统的控制研究

采用自适应控制方法对永磁同步电机混沌系统进行控制研究,当该混沌系统参数未知时,基于Lyapunov稳定性理论,设计了相应的控制器和参数自适应律,使系统的状态控制到任意一个不稳定平衡点,并运用Barbalat引理,在理论上证明了受控系统的渐进稳定性,从而消除了混沌,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

复方三芪提取物对NMDA致大鼠视网膜损伤的保护作用

目的:研究复方三芪提取物对由N-甲基-D天门冬氨酸(NMDA)诱导的大鼠视网膜损伤模型的保护作用.方法:20只SD大鼠随机分为5组:正常对照组、模型组、复方三芪提取物低、中、高剂量组.模型组和给药组大鼠于右眼玻璃体内注射2μL 40 nmol.L-1NMDA,制备视网膜神经元损伤模型.给药组在NMDA注射前7 d起给予复方三芪提取物灌胃(3.903,7.805,15.61 g.kg-1.B.W.);正常对照组和模型组则给予等剂量的生理盐水灌胃.注射NMDA 7 d后静脉取血,测定血清超氧化物歧化酶(SOD)活性及丙二醛(MDA)含量,取眼球组织,切片HE染色,观察视网膜厚度,并对视网膜视神经节细胞层(RGCL)神经元进行计数.结果:模型组大鼠RGCL神经元个数为正常组大鼠的51±6%.同模型组相比,复方三芪提取物(3.903,7.805,15.61 g.kg-1.B.W.)能剂量依赖性地增加RGCL神经元个数(P<0.05),依次为正常组的69±6%,89±7%,103±7%.复方三芪提取物(7.805 g.kg-1.B.W.)显著提高大鼠血清SOD活性并降低MDA含量(P<0.001).结论:复方三芪提取物能抑制NMDA诱导的视网膜脂质过氧化,并能阻止大鼠视网膜神经元进行性丢失,对NMDA诱导损伤的大鼠视网膜有修复作用.提示复方三芪提取物可能具有促进神经元的再生作用.