神經(jīng)元延遲反饋模型的隨機共振機制及其應用研究.pdf

1、強噪聲背景下的弱信號檢測和增強技術研究，將有助于理解生物神經(jīng)系統(tǒng)響應外界弱刺激的能力，同時也將有利于測量新技術在工程領域中的應用。傳統(tǒng)弱信號檢測方法，認為噪聲的存在對原信號是完全有害的，因此只能通過削弱噪聲來實現(xiàn)信號的增強。但對于強噪聲背景，尤其是缺乏噪聲先驗知識時，傳統(tǒng)方法的性能將急劇下降。近年來，隨機共振現(xiàn)象在神經(jīng)電生理實驗中被陸續(xù)發(fā)現(xiàn)，表現(xiàn)為適當強度的噪聲不僅無害，反而可以改善神經(jīng)系統(tǒng)對弱信號的檢測性能，它為弱信號的檢測提供了新的

2、思路和方法。
　　由于FitzHugu-Nagnmo(FHN)神經(jīng)元模型能夠簡約地描述神經(jīng)元膜電壓與離子通道之間的內(nèi)在聯(lián)系，因此經(jīng)常被用于神經(jīng)系統(tǒng)弱信號檢測的隨機共振機制研究。但傳統(tǒng)的FHN神經(jīng)元模型重點關注于神經(jīng)元級本身，忽視了神經(jīng)元系統(tǒng)中存在的復雜網(wǎng)絡結構。而本文認為神經(jīng)元網(wǎng)絡結構在弱信號檢測的隨機共振機制中扮演了不可或缺的角色，因此本文首先給出了雙層FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡模型，以反映神經(jīng)元之間的層次關系；然后考慮到神經(jīng)元動作電位在

3、傳遞時的耦合作用，引入了反饋FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡模型；最后為了模擬神經(jīng)動作信號在樹突傳遞過程中具有的延遲反應以及神經(jīng)細胞具有的不應期效應，提出了基于延遲反饋的FHN神經(jīng)元模型。本文將上述改進模型分別應用于一維周期和非周期弱信號的檢測過程，結果表明神經(jīng)元網(wǎng)絡結構的存在將有利于隨機共振應用的穩(wěn)定性。論文以菌落細胞圖的弱邊緣分割，以及強噪聲背景下的灰度圖像增強為例，給出了神經(jīng)元模型隨機共振機制在二維弱圖像處理中的具體應用。
　　本文主要工作

4、和研究成果如下：
　　(1)論文提出了一種基于延遲反饋的FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡模型。新模型不僅能夠反映神經(jīng)元在有效激勵和內(nèi)外噪聲刺激下動作電位發(fā)放的隨機共振機制，而且體現(xiàn)了神經(jīng)系統(tǒng)中層次、耦合以及延遲等網(wǎng)絡特性對于動作電位響應的作用。論文針對延遲反饋網(wǎng)絡模型，提出采用馬爾科夫概率密度近似方法進行分析，給出了新模型應用的具體手段。
　　(2)論文給出了一維周期和非周期弱信號的隨機共振增強方法。研究了神經(jīng)元網(wǎng)絡結構對于隨機共振增強性能

5、的影響，重點分析了延遲時間等網(wǎng)絡參數(shù)與可選噪聲強度范圍之間的關聯(lián)性。結果表明基于延遲反饋的FHN神經(jīng)元網(wǎng)絡模型具有更寬的噪聲強度優(yōu)化范圍，顯著提高了弱信號隨機共振檢測的穩(wěn)定性和實用性。
　　(3)論文針對具有弱邊緣特性的圖像目標識別應用，提出了一種基于FHN神經(jīng)元隨機共振的圖像分割新方法。以非均勻菌落細胞圖像為例，將行列掃描后的圖像信號，作為FHN神經(jīng)元的激勵，獲得相應的隨機共振響應；最后，將響應通過決策器得到二維分割圖像。實驗結