超阈值随机共振中的刺激条件信息研究

发布时间：2021-11-20 07:48

　　本文以刺激特定信息作为评价指标,研究了阈值型感知神经网络及if积分发放模型网络中信息传输中的超阈值随机共振现象。首先详细解释和比较了平均互信息量和刺激特定信息两种评价方法,刺激特定信息是平均互信息在信号空间中一种分解形式,起到了一种类似―放大镜‖的作用,能够更加详细地反映刺激信号在信号传输中编码效率。本文利用刺激特定信息理论,从一种新的信息分解方式研究了超阈值随机共振发生原理。以刺激特定信息为衡量指标,进一步地研究了语音信号通过该三电平神经元网络结构模型的随机共振现象,以阈值神经元网路模型为例进行了数值仿真,研究噪声强度标准差和网络结构层数所引起的系统网络中信息传送结果的变化。研究结果表明,噪声在一定程度上可以改善神经元网络中信息传输的平均互信息量和刺激特定信息,互信息量的最大值代表着最好的传输效果,刺激特定信息是一种更加有效地解释和观测超阈值随机共振机制的新方法。 

【文章来源】：青岛大学山东省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

单个神经元细胞结构

阈值阵列模型

神经元网络模型

【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于互信息的多阈值系统中随机谐振现象研究[J]. 王友国,刘洪伟,罗辑.  计算机技术与发展. 2010(06)
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[7]全球听力障碍的现状及对策——WHO关于听障问题的白皮书简介[J]. Dr Andrew Smith,王树峰.  中国听力语言康复科学杂志. 2004(06)
[8]肌肉中的HH模型钠离子通道反电势的Hopf分岔分析[J]. 王江,张骅,曾启明.  系统仿真学报. 2004(10)
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硕士论文
[1]阈值神经元模型的随机共振[D]. 王俊琦.合肥工业大学 2010
[2]神经系统中随机共振现象研究[D]. 韩晓鹏.浙江大学 2005



本文编号：3506884