本發明專利技術公開了一種神經元振蕩器，即Lee振蕩器(Lee-oscillator)，該Lee振蕩器包括興奮神經元和抑制神經元，該興奮神經元接收來自該抑制神經元的抑制性信號，而該抑制神經元接收來自該興奮神經元的興奮性信號，且所述興奮神經元和所述抑制神經元各自存在興奮性自反饋，該神經元振蕩器還包括輸入神經元和輸出神經元，該輸出神經元接收來自該輸入神經元的興奮性信號、來自所述興奮神經元的興奮性信號以及來自所述抑制神經元的抑制性信號，所述輸入神經元和所述興奮神經元分別接收外部輸入刺激。本發明專利技術的Lee振蕩器具有神經動力學的連續性，提供從混沌動力學到非混沌動力學真正的漸變。本發明專利技術還提供了一種基于該Lee振蕩器的瞬時混沌自聯想網絡。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及神經科學領域，具體而言，涉及一種神經元振蕩器以及基于這種神經元振蕩器的混沌神經網絡，更具體而言，涉及Lee振蕩器(Lee-oscillator)以及基于Lee振蕩器的瞬時混沌自聯想網絡。
技術介紹
生物神經元振蕩器是指能夠產生振蕩行為的活體組織，它們往往由相互耦合的大量神經元細胞構成。為了建立生物神經元振蕩器的數學模型，提出了以少量人工神經元構成的人工神經元振蕩器(下文中簡稱為神經元振蕩器)以模擬相似功能，進而由神經元振蕩器構成神經網絡。 在過去幾十年當中，對于各種不同應用環境，包括從簡單的突觸記憶編碼問題到復雜的模式識別問題如場景分析和前景背景分割，從作為記憶緩沖器的簡單突觸到復雜的天氣預報系統，都廣泛采用了神經網絡。此外，目前關于神經科學和生理學的研究已經指出，在典型的場景分割問題上，時間(或者本文中所謂的“瞬時”)非線性神經動力學和振蕩很大程度上涉及人的主要感官(例如視覺、嗅覺等等)。Aihara等人和Wang對關于模式聯想的混沌神經元振蕩器進行了很多研究工作M ，而且Wang對Wang振蕩器(Wang-oscillator)進行了很多研究。關于神經科學和計算神經生物學的最新研究已經指出，人的主要感官(包括視覺和嗅覺)在模式表達、處理和識別方面很大程度上以時空方式工作，而不僅僅以空間方式工作 _。如von der Malsburg等人所開發的著名的相關理論中所述，所有用于模式聯想和識別的視覺系統可通過腦中神經元之間的時間相關實現，后來，在用于記憶聯想的動態聯結體系(DLA) 中考慮了該相關理論。實際上，時空記憶編碼理論已從各種生理學實驗發現中得到很多支持，這些實驗包括對貓視覺皮層區域和嗅覺系統的非線性動力學研究，其中，嗅覺系統通過以振蕩方式改變其神經動力學來對刺激進行編碼和處理，而不是通過以狀態模式呈現神經動力學來對刺激進行編碼和處理。基于該相關理論的最新進展和研究包括對用于感覺分割、面部和手勢識別的耦合神經元振蕩器的研究;以及用于復合場景分析和監視系統的復合神經元振蕩器。此外，關于這些時空神經元編碼信息處理系統，對腦科學和生理學的最新研究指出，在這些非線性動態系統中發現了確定性混沌模式，例如包括嗅覺系統中的混沌Electroencephalogram(EEG)模式;魷魚巨軸突中的混沛振蕩和分盆;加利福尼亞龍蝦幽門中樞模式發生器(CPG)中的混沌神經元;以及腦機能中的各種混沌現象,以及在感受Ι/f音樂期間EEG的混沌動力學。W. J. Freeman 教授在其自己的腦科學著作《How Brains Make Up Their Minds ))中得出結論“大腦的很多其他部分具有混沌吸引子和多個翼，且它們的EEG的穩定性表明它們極其健壯。混沌動力學提供具有理想特性的基礎狀態，......，混沌產生用于創造新的嘗試錯誤法學習和用于在吸收新刺激時創建新的盆而所需的無序”。根據這一有挑戰性的神經科學理論，研究人員提出了各種混沌神經元模型來模擬這些混沌神經現象]。但是，大多數這些基于Hodgkin和Huxley或Wilson和Cowante5]的種子模型的混沌神經元模型太復雜而無法用于人工神經網絡，或者太簡化而無法重現令人滿意的混沌現象 。混沌神經元振蕩器概述經典的人工神經網絡(ANN)由模擬生物神經活動的簡單的人工神經元構成。神經科學和神經生理學的最新研究對諸如海馬的機能特點龍蝦的幽門中樞模式發生器和其它腦活動等問題進行了分析，并相應建立了神經元模型。但是很多研究為復雜神經元行為中的混沌神經活動提供了強有力的證據，因此這些類型的神經元模型由于與理想神經元模型相比太過簡單而遭到很多批評。在過去幾十年中，提出了很多不同的混沌神經元模型。最新的研究包括由Falcke等人提出的混沌振蕩器，用于對幽門中樞模式發生器進行建模；由Hoshine等人提出的皮層網絡，用于回憶長期記憶(LTM);由Chen和Aihara提出的瞬時混沌神經網絡(TCNN) ，用于處理組合優化問題；Wang振蕩器 M，用于時空信息處理；以及基于混沌退火技術的研究(Zhou等人M)，用于動態模式恢復。從系統架構角度而言,大多數混沛神經網絡模型基于從Hodgkin和Huxley于1952年提出的理論研究發展而來的計算神經科學模型。這些計算神經科學模型聚焦于脈沖神經動態行為，最新的理論進展包括Fukai等人 和Aihara等人 的研究工作。神經科學的另一主要分支聚焦于神經元集群的行為，其中著名的模型包括由Wilson和Cowan于1972年提出的神經元振蕩模型，Wilson和Cowan將神經元的行為描述為興奮神經元和抑制神經元之間的交互式觸發(也稱為“振蕩”)。實際上，Wilson和Cowan的理論為不同領域(包括神經生理學領域、神經科學領域)中進行的研究工作和腦科學的最新研究 提供了大力支持。該理論還作為認知信息處理領域中M _關于神經元振蕩器的同步和失調行為的很多后續研究和模型的基礎。最近的應用包括模式和記憶聯想 、場景分析和模式識別M M] 。但是，基于這些著名模型(包括Hodgkin-Huxley模型、FitzHugh-Nagumo模型、WiIson-Cowan模型，以及以上模型的派生模型)提出的模型要么太簡化而無法模擬任何“真實”的混沌神經元行為，要么太復雜而無法采用作為實際可行的人工神經網絡。下面以Wang振蕩器為例，簡要說明現有振蕩器的缺陷。Wang振蕩器的主要問題例如在于無法作為有效的分岔傳遞單元(BTU)用于動態記憶編碼和模式聯想。下面通過描述Wang振蕩器的體系結構、其混沌神經動力學和作為BTU用于時間信息編碼的構思，說明該問題。從Wilson-Cowan模型演變而來的大多數現有神經元振蕩器聚焦于時間連續框架。X. Wang在1991-1992年提出了簡單的時間離散神經元振蕩器模型(稱為Wang振蕩器)。與其它時間連續的模型不同，Wang振蕩器提供了從固定點(通過準周期)到混沌的簡單但顯著的神經動力學，如Wang振蕩器的分岔圖中所示。Wang振蕩器的該分岔圖可使其用作計算元件BTU，用于時間信息處理。附圖說明圖1示出Wang振蕩器的結構示意圖。簡而言之，Wang振蕩器包括兩個神經元，SP興奮神經元U和抑制神經元V，神經元U和V之間存在興奮性耦合和抑制性耦合，且興奮神經元U自身存在興奮性自反饋，抑制神經元V自身存在抑制性自反饋。例如，抑制神經元V對興奮神經元U存在抑制性耦合，向興奮神經元U提供抑制信號，該抑制信號的傳遞權重參數為Wuv ;興奮神經元U對抑制神經元V存在興奮性耦合，向抑制神經元V提供興奮信號，該興奮信號的傳遞權重參數為Wvu ;興奮性自反饋和抑制性自反饋的權重參數分別為Wuu和wvv。興奮性神經元u和抑制性神經元V分別接收外部輸入刺激Iu和Iv。興奮神經元和抑制神經元的廣義神經動力學可分別通過以下公式(I)和(2)給出u (t+1) = f (wuuu (t) -WuvV (t) +Iu(t) - Θ u) (I)V (t+1) = f (wTOu (t) -WvvV (t) +Iv (t) - Θ v) (2)其中，u(t)和v(t)分別表示時間t時興奮神經本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種神經元振蕩器，包括興奮神經元和抑制神經元，該興奮神經元接收來自該抑制神經元的抑制性信號，而該抑制神經元接收來自該興奮神經元的興奮性信號，且所述興奮神經元和所述抑制神經元各自存在興奮性自反饋，其特征在于，該神經元振蕩器還包括輸入神經元和輸出神經元，該輸出神經元接收來自該輸入神經元的興奮性信號、來自所述興奮神經元的興奮性信號以及來自所述抑制神經元的抑制性信號，所述輸入神經元和所述興奮神經元分別接收外部輸入刺激。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：李樹德，
申請(專利權)人：李樹德，
類型：發明
國別省市：
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