具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置，获取神经元的树突网络几何形态的多间室模型，获取神经元的生物物理模型，通过最小二乘法训练获得hGLM的连接权值，通过连接权值的改变使生物物理模型的产生神经元的放电数据；将向前hGLM的脉冲尖峰信号输出作为向后神经元的尖峰输入信号并实现向前hGLM和向后hGLM的级联，根据向前hGLM的脉冲尖峰信号输出通过单路信道或多路信道传递至向后神经元实现向前hGLM和向后hGLM之间的单路通信或多路通信；将多个hGLM通过单路通信或多路通信级联并构建可体现树突几何形态的神经元网络级联模型。本发明专利技术有益效果：在网络功能实现的过程中还保证了较少的计算资源消耗，为神经元网络的建模提供了新的设计方案。为神经元网络的建模提供了新的设计方案。为神经元网络的建模提供了新的设计方案。

【技术实现步骤摘要】
具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置


[0001]本专利技术涉及类脑计算
，尤其是涉及一种具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置。

技术介绍

[0002]类脑计算是一种参考大脑基本构成结构，以神经元作为基本组成单位，借鉴人脑信息处理机制构建的计算范式。对神经元模型的探究一直是神经科学和类脑计算领域的重要研究问题。
[0003]神经元的生物物理模型描述了神经元的几何结构与细胞膜属性，可以很好地解释信号在神经元内部的流动过程。这类模型往往需要多组微分方程的耦合计算来获得神经元的放电，计算的过程中会伴随着大量的资源消耗。这种计算资源的大量消耗限制了生物物理模型在神经元网络中的应用。研究者根据神经元的放电特性提出了由简单数学方程描述的现象学模型。这种只关注放电机制的现象学模型被广泛地应用在神经元网络的构建与系统功能的实现中。但是现象学模型忽略了复杂树突对神经元动作电位的影响，导致其构成的网络在生理可解释性上有所欠缺。在此背景下，如何构建一种能够兼具树突形态结构，动作电位产生机制，计算形式简单的神经元，研究一种基于树突形态学的神经元网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种具有树突形态学的神经元网络建模方法，其特征在于：包括如下步骤：获取神经元的树突网络几何形态的多间室模型，所述多间室模型的每个树突间室的处理步骤包括突触过滤步骤、线性整合步骤及非线性处理步骤，所述多间室模型的每个胞体间室的处理步骤包括突触过滤步骤、线性整合步骤、非线性处理步骤、泊松尖峰产生步骤、尖峰过滤步骤；获取神经元的生物物理模型，通过神经元的生物物理模型获取输入尖峰序列信号及输出阈下膜电位信号，通过最小二乘法训练获得hGLM的连接权值，通过连接权值的改变使生物物理模型的产生神经元的放电数据；将向前hGLM的脉冲尖峰信号输出作为向后神经元的尖峰输入信号并实现向前hGLM和向后hGLM的级联，将向前hGLM的脉冲尖峰信号输出到向后神经元的胞体间室并实现胞体通信，将向前hGLM的脉冲尖峰信号输出到向后神经元的树突间室并实现树突通信，根据向前hGLM的脉冲尖峰信号输出通过单路信道或多路信道传递至向后神经元实现向前hGLM和向后hGLM之间的单路通信或多路通信；将多个hGLM通过单路通信或多路通信级联并构建可体现树突几何形态的神经元网络级联模型。2.根据权利要求1所述的具有树突形态学的神经元网络建模方法，其特征在于：所述多间室模型包括突触核过滤的时间常数，间室之间的连接权值，非线性处理参数，静息态膜电位参数，泊松尖峰产生参数，尖峰过滤参数。3.根据权利要求1所述的具有树突形态学的神经元网络建模方法，其特征在于：所述生物物理模型包括输入尖峰...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓斌，张楠，王江，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：