【摘 要】
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为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联
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为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联单层神经元网络和双层神经元网络的信息处理功能,并用PSpice电路对神经元网络的信息传输进行了实验验证.数值模拟与电路仿真结果表明,FHN神经元并联模型和双层神经元网络具有随机共振现象,在一定的噪声强度范围内,双层神经元网络对输入信号的响应好于单层神经元网络,噪声能够提高神经元网络的输入输出互信息量,平均互信息量的最大值对应最优的传输性能,证明
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