类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

• 作者: 吴德伟 来磊 韩昆
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 类脑导航 网格细胞 位置细胞 差分Hebbian学习 竞争性非线性限制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 674-679
• 页数: 6页
• 分类号: TN96|Q811
• 字数: 4740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.03.023

摘要

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野.位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过 Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对 Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设.针对该问题提出一种基于差分 Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞.仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德伟	空军工程大学信息与导航学院	187	776	13.0	21.0
2	韩昆	空军工程大学信息与导航学院	9	3	1.0	1.0
3	来磊	空军工程大学信息与导航学院	12	2	1.0	1.0