基于突触可塑性的自适应脉冲神经网络在高斯白噪声刺激下的抗扰功能研究（英文）

发布时间：2021-01-10 08:07

　　电磁环境的复杂多变使得传统电磁抗扰方式的不足日益凸显。生物体在神经系统调节下具有自组织、自适应和抗扰性等优势。因此,探索一种借鉴生物体优势的新的电磁抗扰方式具有重要意义,电磁仿生防护应运而生。该文基于电磁仿生防护的理念开展了基于兴奋性和抑制性突触可塑性共同调控的脉冲神经网络的抗扰功能的研究。构建了十层前馈脉冲神经网络,对高斯白噪声干扰下的脉冲神经网络进行仿真实验,重点研究了高斯白噪声对输出层神经元放电率和膜电位间相关性的影响。实验结果表明,一定强度范围的高斯白噪声干扰,对输出层神经元的放电率影响较小,输出层神经元放电率的相对变化率较小;对输出层神经元膜电位的影响较小,膜电位间的相关性较高。即在突触可塑性机制的调控下,脉冲神经网络具有一定的抗噪声干扰的能力。该研究成果为提高电子系统在复杂电磁环境下的防护能力奠定了理论基础。 

【文章来源】：电工技术学报. 2020,35(02)北大核心

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0 Introduction
1 Construction of feed-forward spiking neural network
    1.1 Izhikevich neuron model
    1.2 Synaptic plasticity model
    1.3 Construction of spiking neural network
2 Analysis of disturbance rejection of spiking neural network under noise
    2.1 Firing rate of neuron
        2.1.1 Spiking time sequence
            1)Principle of spiking time sequence
            2)Spiking time sequence diagram under different noise intensity
        2.1.2 Firing rate
            1)Principle of firing rate
            2)Firing rate under different noise intensity
    2.2 Correlation between neuron membrane potential
        2.2.1 Principle of correlation between the membrane potential
        2.2.2 Correlation between membrane potential under different noise intensity
3 Conclusion


【参考文献】：
期刊论文
[1]电磁发射系统逆变装置的高频干扰电流测量[J]. 李建轩,赵治华,张向明,张磊.  电工技术学报. 2018(24)
[2]基于最小二乘支持向量机和小波神经网络的电力线通信信道噪声建模研究[J]. 张慧,卢文冰,赵雄文,李梁,刘军雨.  电工技术学报. 2018(16)
[3]基于RBF神经网络气压补偿的非色散红外SF6气体传感器[J]. 裴昱,陈远鸣,卞晓阳,赵勇毅,赵正杰,常建华.  应用光学. 2018(03)
[4]脉冲神经网络中STDP学习算法的稳定性[J]. 阮承妹,刘持标,邱锦明.  榆林学院学报. 2017(06)
[5]磁共振式无线电能传输系统应用的电磁环境安全性研究及综述[J]. 周洪,蒋燕,胡文山,罗垚,邓其军.  电工技术学报. 2016(02)
[6]多组无线电能传输系统间效率影响因素分析[J]. 景无为,黄学良,陈琛,刘瀚,谭林林,王维.  电工技术学报. 2015(14)
[7]基于抑制性突触可塑性的反馈神经回路兴奋性与抑制性动态平衡[J]. 王美丽,王俊松.  物理学报. 2015(10)
[8]神经元网络同步放电的抗扰特性[J]. 常小龙,丁国良,娄建安.  上海交通大学学报. 2014(10)
[9]武器装备全寿命复杂电磁环境试验与评估方法[J]. 阙渭焰,孙永全,梁景修,岳秀清,肖俊,马弘舸.  强激光与粒子束. 2014(07)
[10]突触可塑性与脑疾病的神经发育基础[J]. 陈伟恒,陶长路,时美玉,张继川,徐程,刘北明,毕国强.  生命科学. 2014(06)



本文编号：2968371