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基于互信息的生物神经网络功能性连接辨识 被引量：2
1
作者 刘剑钊 董朝轶 冯丽斐 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第6期59-61,65,共4页
生物神经网络(BNN)功能性连接的辨识方法被广泛地应用于使用BNN的多通道时间序列数据构建网络连接结构,帮助加深对BNN结构和功能间关系的认识和理解。首先,建立基于积分点火(IF)机制的BNN模型,获得多通道神经元脉冲序列;然后,运用互信息... 生物神经网络(BNN)功能性连接的辨识方法被广泛地应用于使用BNN的多通道时间序列数据构建网络连接结构,帮助加深对BNN结构和功能间关系的认识和理解。首先,建立基于积分点火(IF)机制的BNN模型,获得多通道神经元脉冲序列;然后,运用互信息(MI)方法计算出各神经元间的MI值,超过一定阈值的MI表明两个神经元间存在相互连接关系。仿真结果表明:基于MI的网络辨识方法计算开销较小,对BNN功能性连接结构具有较高的辨识度。 展开更多
关键词 生物神经网络 积分点火模型 脉冲序列 互信息
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生物神经网络的建模与仿真 被引量：1
2
作者 刘剑钊 董朝轶 冯丽斐 《生物学杂志》 CAS CSCD 2016年第3期104-106,共3页
生物神经网络系统是由许多的神经元之间通过突触相互连接起来,通过突触传递电信号,并且具有相当复杂的非线性网络系统。通过人工构造生物真实性的脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNN)模型来模拟真实的神经元放电行为。首先,建立... 生物神经网络系统是由许多的神经元之间通过突触相互连接起来,通过突触传递电信号,并且具有相当复杂的非线性网络系统。通过人工构造生物真实性的脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNN)模型来模拟真实的神经元放电行为。首先,建立基于积分点火(Integrate-and-Fire,IF)机制的SNN模型;然后,确定模型中的参数,并对一个神经元和多个神经元网络进行仿真;最后,对比模型仿真的放电行为和真实神经元放电行为。仿真结果表明:基于IF模型的生物神经网络仿真能较好地逼近真实的生物神经网络。 展开更多
关键词 生物神经网络 脉冲神经网络 积分点火模型 脉冲序列
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基于条件互信息的动态贝叶斯法探明生物神经元网络连接结构
3
作者 任婧雯 董朝轶 +4 位作者 朱美佳 白鹏辉 赵肖懿 马爽 贾婷婷 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2021年第6期773-779,共7页
准确辨识生物神经元网络(BNN)连接结构对于进一步理解其网络行为与功能,构建具有生物真实性、结构更加优化的人工智能网络具有重要意义。本文提出基于条件互信息的动态贝叶斯网络法,以探明BNN的连接结构。首先,利用积分点火原理构造脉... 准确辨识生物神经元网络(BNN)连接结构对于进一步理解其网络行为与功能,构建具有生物真实性、结构更加优化的人工智能网络具有重要意义。本文提出基于条件互信息的动态贝叶斯网络法,以探明BNN的连接结构。首先,利用积分点火原理构造脉冲神经元网络,经过网络仿真后得到多通道动态响应数据;然后,针对该数据集,计算神经元节点间的条件互信息,通过与对给定阈值δ进行比较,判断节点间的连接情况;最后,辨识出动态贝叶斯网络的连接结构。实验结果表明基于条件互信息的动态贝叶斯网络法对于BNN具有较高的辨识正确率。 展开更多
关键词 生物神经网络 贝叶斯网络 条件互信息 积分点火模型
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