大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬與進化研究.pdf

1、最近幾年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究重點逐漸轉(zhuǎn)向更具生物真實性的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著神經(jīng)科學研究和技術(shù)的快速進展，很多研究者認為基于脈沖定時的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是腦進行信息處理的基礎(chǔ)。然而從神經(jīng)科學的研究成果出發(fā)，對脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行有效的建模和計算，將面臨許多概念和技術(shù)上的挑戰(zhàn)。本文旨在解決脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個基本問題：(1)如何模擬單神經(jīng)元的脈沖動態(tài)特性和由多神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)；(2)如何發(fā)育和進化大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　結(jié)合Hodgkin-

2、Huxley神經(jīng)元模型的動力學特性與IF(Integrate-and-Fire, IF)神經(jīng)元模型的解析特性，研究了一種新的二維分段線性脈沖神經(jīng)元模型。該模型的優(yōu)點在于既可通過分岔理論對興奮性系統(tǒng)進行定性描述，又可通過狀態(tài)變量的解析式對神經(jīng)元行為進行定量分析。通過詳細的分析，發(fā)現(xiàn)該模型具有許多一維IF神經(jīng)元模型所不具有的新的神經(jīng)計算特性。在實驗中，應用該模型模擬了大部分已知皮層神經(jīng)元的脈沖和簇放電行為。
　　神經(jīng)計算依賴于由神經(jīng)元

3、模型構(gòu)成的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的有效模擬。本文研究了一種新的可進行精確模擬的指數(shù)突觸電導IF神經(jīng)元模型，通過單脈沖激勵的突觸后電位和多脈沖激勵的自發(fā)放電統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)該模型的脈沖反應動態(tài)特性與指數(shù)突觸電導被動膜方程模型接近，而計算效率接近脈沖耦合漏電IF神經(jīng)元模型。同時構(gòu)建了指數(shù)突觸電導IF神經(jīng)元模型的事件驅(qū)動模擬策略，并分別應用事件驅(qū)動和時鐘驅(qū)動模擬策略模擬了由指數(shù)突觸電導IF神經(jīng)元構(gòu)成的大規(guī)模隨機網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果表明：(1)在事件驅(qū)動模擬策略中，模

4、擬時間和總的脈沖事件數(shù)線性成比例；(2)在不同的模擬策略中，脈沖事件的時間精度會影響網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)動態(tài)特性。
　　基于編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動態(tài)特性的人工基因組模型，研究了具有固定長度和可變長度的兩類基因片斷復制與歧化模型進化基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。應用分析和模擬技術(shù)，發(fā)現(xiàn)這兩類網(wǎng)絡(luò)具有和生物基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)相近的結(jié)構(gòu)特征，表現(xiàn)出無標度和小世界的拓撲結(jié)構(gòu)。同時也發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)絡(luò)具有和生物基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)相似的動態(tài)特性，以更大的概率運轉(zhuǎn)在有序狀態(tài)，以更小的概率運轉(zhuǎn)在

5、混沌狀態(tài)。結(jié)果表明基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的生成方法，特別是基因片段復制與歧化，對于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動態(tài)特性的突現(xiàn)具有重要的作用。
　　越來越多的研究表明發(fā)育偏差對于生物體的形成具有重要的作用，自然選擇并不是唯一決定進化變化方向的因素。本文研究了一種人工細胞譜系發(fā)育的計算模型，并用該模型生成各類不同表現(xiàn)型復雜性的隨機生物體，分析了變異算子對發(fā)育偏差的作用。結(jié)果表明：首先，發(fā)育系統(tǒng)存在內(nèi)在的發(fā)育偏差，并隨著模型參數(shù)的不同而變化；其次，發(fā)育偏差隨著表現(xiàn)

6、型復雜性和變異算子的不同而變化，基因片段復制與歧化算子影響發(fā)育偏差的模式；最后，累積變異的發(fā)育偏差影響生物體進化變化的方向，并使表現(xiàn)型的復雜性逐漸增長。
　　通過自然進化得到的腦包含幾十億的神經(jīng)元和幾萬億的神經(jīng)連接，并表現(xiàn)出復雜的智能行為。受生物腦進化的啟迪，研究者開辟了進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究領(lǐng)域。以人工基因組模型為框架描述基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，用基因表達的動態(tài)特性表示細胞命運特化的發(fā)育過程，研究了一種進化大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)育方法。該方法