人工神经网络的硬件设计研究

本文结合当前计算机智能化领域的发展情况，提出了在新的智能计算硬件平台上进行神经网络的计算，并以GerSmer的尖峰神经元模型为基础设计出硬件电路，以加快神经网络的计算能力。

利用Izhikevich模型探究神经元动作电位的发放特性

不同种类的神经元拥有不同类型的离子通道,离子通道的开放和关闭可以产生不同形状、频率和模式的动作电位。对动作电位的发放特性进行探究,将为生物神经系统的硬件设备开发、脑机接口技术研发等提供机理层面上的支持。采用Matlab软件,利用Izhikevich尖峰神经元模型,考察刺激电流的类型、静息膜电位和膜恢复变量等因素对神经元发放动作电位的影响。研究发现:改变静息膜电位的数值,并不影响动作电位的发放频率;增大膜恢复变量的数值,会使动作电位的发放数量增多,但仍不影响各簇动作电位的发放频率,且膜恢复变量越大,动作电位发放时间越早;在不同类型的电流刺激下,改变静息膜电位和膜恢复变量不会对动作电位的发放特性产生影响。