一种用于离散神经元网络的初值控制方法技术

本发明专利技术涉及电子神经元技术领域，尤其涉及一种用于离散神经元网络的初值控制方法，包括通过忆阻突触和两个离散Rulkov神经元构建离散双神经元网络；通过设置忆阻初值控制离散双神经元网络的放电模式以及调节同步状态。本发明专利技术解决了传统方法通过耦合强度控制离散神经元网络同步，提供了一种以忆阻突触耦合的离散Rulkov双神经元网络的新思路，并通过硬件平台实验证明本发明专利技术方法的有效性。实验证明本发明专利技术方法的有效性。实验证明本发明专利技术方法的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于离散神经元网络的初值控制方法


[0001]本专利技术涉及电子神经元
，尤其涉及一种用于离散神经元网络的初值控制方法。

技术介绍

[0002]1971年，蔡少棠教授从理论上预测除电阻、电容和电感三个基础电路元件外，还存在一种具有记忆功能的非线性元件——忆阻。2008年，惠普公司在《Nature》上首次报道忆阻器的实现性震惊了整个电工电子

[0003]许多人工神经元模型能够模拟出生物神经元的复杂的放电活动，离散的神经元模型能够很好地模拟生物神经元系统中的离子泵送过程。其中一种离散的Rulkov神经元模型是由Rulkov提出的一类简单的二维映射，该映射可以模拟出类似生物神经元的混沌簇放电行为。通常，神经元模型的电活动源于非线性过程的高维动力学。模拟在膜通道中离子电流的产生和相互作用与非线性过程密不可分。由于忆阻的非线性和非易失性，它可用于模拟神经突触，或是用来表征在细胞外离子和细胞内离子相互作用期间的电磁感应。过去的几年中，许多学者相继提出了一些忆阻与连续型神经元模型结合的神经元与神经网络模型，忆阻与离散神经元耦合的模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于离散神经元网络的初值控制方法，其特征在于，包括如下步骤：通过忆阻突触和两个离散Rulkov神经元构建离散双神经元网络；通过设置忆阻初值、固定参数和初始条件，从而控制离散双Rulkov神经元网络的放电模式以及调节同步状态。2.根据权利要求1所述的用于离散神经元网络的初值控制方法，其特征在于，所述忆阻突触的表达式为：其中，X
1,n
和X
2,n
分别所耦合的两个神经元的动作电位，I
n
是两神经元之间由电位差引起的磁感应电流，ε为尺度因子，为两个神经元的磁通量变量，为有界的忆导。3.根据权利要求2所述的用于离散神经元网络的初值控制方法，其特征在于，所述离散双Rulkov神经元网络的表达式为：其中，F()为分段函数，X
1,n+1
和Y
1,n+1

【专利技术属性】
技术研发人员：包涵，李珂欣，包伯成，徐权，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：