雙耳聽音定位脈沖編碼機理的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，基于脈沖神經元模型的人工神經網絡(Spiking NeuralNetworks，簡稱SNNs，我們稱之為脈沖神經網絡)逐漸引起了研究者的廣泛關注，被譽為第三代人工神經網絡。脈沖神經網絡與傳統(tǒng)神經網絡的區(qū)別在于采用神經元觸發(fā)的脈沖時序進行信息的編碼和處理，而不是使用觸發(fā)脈沖的平均速率進行編碼。因此SNNs網絡模型具有很好的實時性，適合分析處理對實時性要求較高的問題。同時，SNNs具有較強的計算能力，模型結構的構建相對簡單，容易實現

2、。但目前對SNNs的研究主要集中在理論、算法等方面，在實際應用方面的研究比較少。本文以H-H脈沖神經網絡為基礎，通過模擬生物聲納神經系統(tǒng)對信息的處理來探討和研究生物雙耳聽音定位的機理。 本文的神經計算都是在序空間中進行討論，即只討論相對大小，不計算絕對值。處理信息的神經網絡采用脈沖神經網絡模型，輸入脈沖通過H-H方程計算得到一串串輸出脈沖，利用圓映射與動力符號學原理將輸出神經脈沖序列轉變?yōu)榉栃蛄?，從而由符號序列的有序性得出輸?/p>

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