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特征捆绑的计算模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题.本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型.Bayesian Linking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究.实验证明本研究的模型很好地完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路.  相似文献   
2.
大规模神经系统的非线性动力学特性分析是一件十分困难的工作. 本研究试图通过对神经细胞的动力学方程的研究, 探讨神经细胞的模糊逻辑骨架, 再由细胞的模糊逻辑骨架探讨神经系统的动力学特性与系统功能. 模糊逻辑与神经系统有密切的联系, 已有大量的文章报道这方面研究, 但是这类研究主要针对如何把模糊逻辑与神经网络的功能相结合产生具有一定控制或分类能力的系统. 与这些研究不同, 本研究是想把模糊逻辑作为研究非线性动力学的工具. 本文提出了模糊逻辑骨架的概念, 这样架构一个具有某种功能的神经系统就变得非常简便. 用这种方式构建了模拟初级视皮层功能的系统, 这个系统比一些已知的类似系统具有更多的功能.  相似文献   
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