生物嗅觉神经系统模型的模拟与分析

研究生物嗅觉神经系统模型,有助于更好地了解嗅觉机理和嗅神经的放电模式。本研究分析了K系列嗅觉神经系统模型的拓扑结构、数学基础的发展和应用,对该系列模型中的KIII模型进行了数值模拟及时域,频域和时频域分析;概述了K系列模型的发展和应用。由结果看出,KIII网络模型可以很好地模拟嗅觉神经系统的电活动。

嗅觉识别模型研究新进展

嗅觉是由气体物质刺激嗅觉感受器引起的感觉,是一种特殊的化学感觉。在对人类所有感觉系统的研究中,嗅觉一直是最神秘的领域,对嗅觉的形成机制和过程的研究还一直处在探索阶段。由于嗅觉感受器的位置隐蔽,为直接的嗅觉实验研究带来了不少困难;但是实验的定性研究与模型的定量分析相结合,却为研究嗅觉机制提供了一种行之有效的新方法。现就嗅觉识别机制及其模型的研究现状作一综述.

嗅觉混沌神经网络的研究和应用

Freeman对生物嗅觉神经系统建立了一套新型的混沌神经网络模型 -K系列模型 ,与传统的人工神经网络相比 ,该网络不仅能很好的模拟生物嗅觉神经系统产生的混沌信号 ,而且提出了一种全新的信息处理和模式识别的概念和理论 ,是一种更接近生物系统的神经网络模型。我们对该混沌神经网络进行了模拟研究 ,同时应用该网络对简单的图像模式和手写体数字进行了模式识别的探索 ,实验结果验证了KIII网络的模式识别能力 ,为这种新方法的进一步发展和应用打下了基础。