| 一种改进FHN神经元滤波模型研究 |
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| 引用本文： | 高娃,阚阅.一种改进FHN神经元滤波模型研究[J].智能计算机与应用,2021,11(3):16-21. |
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| 作者姓名： | 高娃 阚阅 |
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| 作者单位： | 南京林业大学 家居与工业设计学院,南京210037;河南理工大学 机械与动力工程学院,河南 焦作454003 |
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| 摘 要： | 突触滤波是神经元处理和传递信息的重要过程,有助于生物在复杂环境中获取所需信息.针对当前人工神经元模型中较少考虑到突触滤波机制,本文以FitzHugh-Nagumo(FHN)人工神经元模型为基础构建基于膜电势增量变化的神经元数学模型,在此基础上模拟突触滤波机制,从而提出一种改进FHN神经元滤波模型.而后,对该模型的稳定性条件、幅频响应进行了分析,并通过不同信噪比条件下的典型信号和语音信号实验对该模型的信息传递能力和滤波能力进行验证.实验结果表明,该模型能够有效传递输入信息、提高输入信息强度,且有效抑制其中噪声部分.
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| 关 键 词： | FHN模型 突触滤波 模型响应 |
Research on an improved FHN neuronal filtering model |
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| GAO Wa,KAN Yue.Research on an improved FHN neuronal filtering model[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(3):16-21. |
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| Authors: | GAO Wa KAN Yue |
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