網(wǎng)格細胞是動物大腦中與空間認知和導航有關(guān)的重要神經(jīng)元,具有拓展至整個空間的六邊形放電野。位置細胞是網(wǎng)格細胞重要的信息源,可以通過Hebbian學習生成網(wǎng)格細胞,但是現(xiàn)有模型對Hebbian學習的脈沖自適應函數(shù)或?qū)W習窗函數(shù)做了預先的墨西哥帽模型假設。針對該問題提出一種基于差分Hebbian學習的位置細胞至網(wǎng)格細胞模型,利用細胞放電率的變化自發(fā)產(chǎn)生墨西哥帽模型的輸入關(guān)聯(lián),然后通過對位置細胞至網(wǎng)格細胞的突觸權(quán)重進行競爭性非線性限制,生成具有六邊形放電野分布的網(wǎng)格細胞。仿真結(jié)果表明,該模型可以為無人運行體類腦導航系統(tǒng)的構(gòu)建提供借鑒。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(03)北大核心EICSCD

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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3561350