神经元网络模型的弱信号随机共振检测研究

• 作者: 耿丽硕 范影乐
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: FitzHugh-Nagumo 神经元网络模型 随机共振
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 112-114,142
• 分类号: TP391
• 字数: 4339字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.02.035

摘要

基于FitzHugh-Nagumo可兴奋细胞耦合后形成的神经元网络模型,对生物神经系统的弱周期信号随机共振检测机制进行研究.以加和网络的双层FHN神经元模型为例,对周期随机共振现象分别进行研究,并应用信噪比、互信息率对比评价方法,结合输出神经元动作电位的发放频率和幅值,从多个角度进行了定量和定性的描述和比较.实验结果表明,双层FHN神经元网络的随机共振响应优于单神经元的FHN模型,且具有更好的稳定性,可以在一定的噪声强度范围内对输入信号进行有效地检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范影乐	杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所	81	735	15.0	22.0
2	耿丽硕	杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所	3	26	3.0	3.0