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《中国人民解放军国防科学技术大学》 2002年
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NO自组织神经计算的理论与应用

尹峻松  
【摘要】: 近几年,生物体内自由扩散的内源性一氧化氮(内源性NO,文中简称NO),作为一种新型的神经递质及其在神经网络中的调节作用引起了国内外的广泛关注。内源性NO由神经元中一氧化氮合成酶(nNOS)产生,由于其脂溶性等特性,能够弥散到包括突触和神经元的空间中。这种行为与信号位于精确位置的传统神经传递有着很大区别,即不局限于传统的突触前端到突触后端的点对点的传递模式。结合内源性NO扩散模型的网络,其空间分布的节点能够产生弥散到整个网络中去的“气体”,这种“气体”可以依据NO浓度的变化调节节点本身的权值和节点间相互的联接权值。 本论文首先讨论了大脑中内源性NO在空间和时间上的动态扩散模型。理论地,在国际神经生理学、心理学与医学关于内源性一氧化氮(NO)最新研究的基础上,深入分析一氧化氮的非局部扩散递质和逆转录信使的特性,同时针对模型的不同结构(包括对称形状和不规则形状)给出仿真结果。然后对自组织神经网络做了比较深入的研究,分析特征映射网络的一些相关特性,特别是课题相关的神经气网络以及时间SOM,并给出一定的仿真结果。对于国际上现有的几种NO与神经网络的结合思想,我们简单介绍了Gasnets及其数学模型,并分析了其优越性。然后,我们将内源性NO扩散模型与SOFM特征映射网络(包括空间SOM和时间SOM)相结合,提出了一个新型的NO自组织神经网络模型。指出神经元在亚兴奋状态下产生NO,结合波动效应,对自组织神经网络起调制作用。最后结合课题,对SOFM用于图像数据(信息)融合做了一定的探讨和仿真。
【学位授予单位】:中国人民解放军国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP18

【共引文献】
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