電磁環(huán)境的復(fù)雜多變使得傳統(tǒng)電磁抗擾方式的不足日益凸顯。生物體在神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)節(jié)下具有自組織、自適應(yīng)和抗擾性等優(yōu)勢。因此,探索一種借鑒生物體優(yōu)勢的新的電磁抗擾方式具有重要意義,電磁仿生防護(hù)應(yīng)運(yùn)而生。該文基于電磁仿生防護(hù)的理念開展了基于興奮性和抑制性突觸可塑性共同調(diào)控的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抗擾功能的研究。構(gòu)建了十層前饋脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對高斯白噪聲干擾下的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),重點(diǎn)研究了高斯白噪聲對輸出層神經(jīng)元放電率和膜電位間相關(guān)性的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,一定強(qiáng)度范圍的高斯白噪聲干擾,對輸出層神經(jīng)元的放電率影響較小,輸出層神經(jīng)元放電率的相對變化率較小;對輸出層神經(jīng)元膜電位的影響較小,膜電位間的相關(guān)性較高。即在突觸可塑性機(jī)制的調(diào)控下,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的抗噪聲干擾的能力。該研究成果為提高電子系統(tǒng)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的防護(hù)能力奠定了理論基礎(chǔ)。 

【文章來源】：電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,35(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
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


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2968371