一种混沌脉冲神经元模型的实验研究
神经与进化计算
2015-01-12 v1 人工智能
摘要
混沌具有许多可用于实现计算任务的有趣特性。这些特性包括对初始条件的敏感性、空间填充、控制和同步。人们设计了混沌神经模型以利用这些特性。本文通过实验研究了一种混沌脉冲神经元模型。该研究的目的是通过实验探究非线性动态状态神经元（NDS）的动力学行为。实验方法揭示了NDS模型的一些定量和定性特性，例如控制机制、重置机制，以及该模型在相空间中展现动态行为的方式。本文通过实验表明，重置机制和自反馈控制机制对于NDS模型工作并稳定到其吸引子中嵌入的大量可用不稳定周期轨道（UPOs）之一至关重要。实验研究提示，NDS神经元的内部动力学提供了一组可控制和稳定的丰富动态行为。这些广泛的动态行为可被利用来执行信息处理任务。
引用
@article{arxiv.1501.02192,
title = {Investigation of a chaotic spiking neuron model},
author = {M. Alhawarat and T. Olde Scheper and N. T. Crook},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.02192},
year = {2015}
}