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多特性仿生统一神经元模型
  • 期刊名称:Lu, Jin, Guo, Chen Multi-characteristic bionic uni
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]大连海事大学自动化与电气工程学院,辽宁大连116026
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60474014;60774046);教育部高等学校博士学科点专项基金资助项目(20040151007);交通部应用基础研究资助项目(200432922504).
  • 相关项目:一类欠驱动船舶系统的动态神经模糊自适应控制研究
中文摘要:

为对几十种神经元模型做出统一描述,总结归纳出目前生物医学界和工程科学界普遍认可的生物神经元的十二大基本特性,并以此为基础提出了一种更为全面反映生物神经元特性的人工神经元统一框架模型——多特性仿生统一神经元(MBUN)模型.经验证,该模型可有效描述各种常见神经元模型及学习算法.

英文摘要:

To describe uniformly the current dozens of neuron models, multi-characteristic bionic unified neuron (MBUN) model which can reflect more complete characteristics of the biologic neuron was developed based on the 12 basic characteristics of the biologic neuron universally approved by biomedical and engineering science field. Tests show that MBUN model can describe various neuron models and learning algorithms effectively.

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