發(fā)布時間：2017-10-16 14:29

  本文關(guān)鍵詞：視覺皮層網(wǎng)絡(luò)演化模擬研究

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【摘要】：視覺系統(tǒng)是目前最復(fù)雜、最高效的系統(tǒng)之一�？茖W(xué)研究發(fā)現(xiàn),視覺系統(tǒng)執(zhí)行任何一個功能都是由多個神經(jīng)元、神經(jīng)元集群以及多個視覺皮層之間相互連接、相互協(xié)調(diào)和相互作用來完成的。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的提出對于研究復(fù)雜系統(tǒng)提供了很好的研究依據(jù),所以,從網(wǎng)絡(luò)的角度來研究視覺系統(tǒng)動力學(xué)結(jié)構(gòu)特性,對于我們理解其內(nèi)在形成機制以及對視覺智能化技術(shù)的研究具有重大意義。視覺系統(tǒng)是一個高耗能系統(tǒng),網(wǎng)絡(luò)模擬演化的工作應(yīng)盡量降低這種消耗即布線代價。然而,視覺皮層網(wǎng)絡(luò)同時具有高的拓撲性質(zhì)、魯棒性、模塊化和大的hub樞紐來完成高效率的信息整合,和網(wǎng)絡(luò)布線代價最小化具有矛盾性。所以,本文以最小布線代價和全局效率最優(yōu)之間如何權(quán)衡為切入點,首先,基于嚴格的空間限制條件根據(jù)空間距離定義連邊概率函數(shù),利用二維齊性增長模型對真實視覺系統(tǒng)模擬,分析視覺皮層網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)特性。其次,根據(jù)異質(zhì)神經(jīng)元的分布以及優(yōu)先連接機制對網(wǎng)絡(luò)進行演化,并探究隨著比例因子的變化對網(wǎng)絡(luò)布線代價和拓撲結(jié)構(gòu)的影響。最后,引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)博弈模型算法,基于神經(jīng)元的有限記憶性對網(wǎng)絡(luò)進行博弈演化,分析其記憶長度對合作者密度以及網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的影響。本文從網(wǎng)絡(luò)角度揭示視覺信息處理的內(nèi)在核心機制,從根本上改變以往研究視覺信息處理的思路和方式。(1)從視覺網(wǎng)絡(luò)是一種典型的空間網(wǎng)絡(luò)入手,依據(jù)多維的時間和空間尺度,給出節(jié)點間建立連接的空間距離概率函數(shù),模擬真實的視覺皮層網(wǎng)絡(luò)模型,并對局部和整體網(wǎng)絡(luò)拓撲特性進行分析驗證視覺皮層網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性。(2)在上述結(jié)論的基礎(chǔ)上,研究異質(zhì)性神經(jīng)元數(shù)量上的不同分布對視覺皮層網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的影響。然后在異質(zhì)性神經(jīng)元的基礎(chǔ)上引入優(yōu)先連接機制,即長突觸優(yōu)先連接和距離優(yōu)先連接,分析其在時間尺度和空間尺度上對小世界特性最大化的影響。(3)在神經(jīng)元有限記憶的基礎(chǔ)上,利用博弈演化理論,基于布線代價與效率之間的權(quán)衡設(shè)置新的收益函數(shù),利用多數(shù)者更新規(guī)則進行網(wǎng)絡(luò)博弈,通過改變記憶長度研究其合作密度的變化,并且用網(wǎng)絡(luò)可視化操作更形象的表現(xiàn)博弈演化穩(wěn)定后的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),并分析其網(wǎng)絡(luò)特性和博弈動力學(xué)之間的相互作用。
【關(guān)鍵詞】：視覺皮層網(wǎng)絡(luò) 布線代價 全局效率 空間網(wǎng)絡(luò) 演化博弈
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 研究內(nèi)容14-16
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述16-29
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本特性16-18
• 2.2 典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型18-22
• 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 2.2.2 小世界網(wǎng)絡(luò)模型19-21
• 2.2.3 無標度網(wǎng)絡(luò)模型21-22
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的動力學(xué)分析22-29
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)同步震蕩23
• 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)演化博弈23-29
• 3 視覺皮層網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模擬29-37
• 3.1 視覺皮層網(wǎng)絡(luò)模型模擬29-31
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)值模擬分析31-35
• 3.3 小結(jié)35-37
• 4 基于異質(zhì)性的視覺皮層網(wǎng)絡(luò)演化37-44
• 4.1 異質(zhì)性的提出37-38
• 4.2 基于異質(zhì)性的網(wǎng)絡(luò)演化分析38-42
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)則38-40
• 4.2.2 網(wǎng)絡(luò)演化結(jié)果分析40-42
• 4.3 小結(jié)42-44
• 5 基于記憶性的視覺皮層網(wǎng)絡(luò)博弈演化44-52
• 5.1 記憶性的提出44
• 5.2 基于記憶的雪堆博弈研究分析44-51
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)博弈演化規(guī)則44-47
• 5.2.2 博弈演化結(jié)果分析47-51
• 5.3 小結(jié)51-52
• 6 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-58
• 致謝58-59
• 個人簡歷、在學(xué)校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59

【參考文獻】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉永奎;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及網(wǎng)絡(luò)上的演化博弈動力學(xué)研究[D];西安電子科技大學(xué);2010年

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本文編號：1043197