專(zhuān)利名稱(chēng)：模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法及裝置，具體地，
本發(fā)明涉及一種執(zhí)行模數(shù)編碼與解碼的人工神經(jīng)元(以下簡(jiǎn)稱(chēng)人工神經(jīng)元或模數(shù)人工神 經(jīng)元)或信號(hào)處理裝置，特別是以時(shí)間或者時(shí)間的倒數(shù)即頻率為模擬量，以相當(dāng)于動(dòng)作電
位的(單相或雙相)脈沖為數(shù)字量(無(wú)為0或有為1)的模數(shù)編碼和解碼方法的人工神經(jīng)
元或信號(hào)處理裝置。
背景技術(shù)：
神經(jīng)元，也稱(chēng)神經(jīng)細(xì)胞，是構(gòu)成神經(jīng)系統(tǒng)的基本功能單位。生物神經(jīng)元一般主要由 三個(gè)部分組成樹(shù)突、軸突和胞體。樹(shù)突是胞體上短而多分支的突起，相當(dāng)于神經(jīng)元的信號(hào) 輸入端，用于接收傳入的神經(jīng)沖動(dòng)；而軸突為胞體上最長(zhǎng)的突起，也稱(chēng)神經(jīng)纖維，端部一般 有一個(gè)或多個(gè)分支，可允許其對(duì)多個(gè)神經(jīng)元傳出神經(jīng)沖動(dòng)；胞體則在神經(jīng)信號(hào)的整合加工 和動(dòng)作電位形成和傳遞過(guò)程中起重要作用(圖1)。兩個(gè)神經(jīng)元的相互連接主要是通過(guò)突觸 來(lái)實(shí)現(xiàn)的， 一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)元的樹(shù)突或/和胞體或/和軸突通過(guò)突觸接收上級(jí)神經(jīng)元的各種 輸入信息，這些信息通過(guò)神經(jīng)元在時(shí)間和空間上的整合成具有新含義的信息，最終通過(guò)軸 突輸出神經(jīng)沖動(dòng)到突觸末梢轉(zhuǎn)化為遞質(zhì)釋放。對(duì)于特定的輸入信息，神經(jīng)元是否產(chǎn)生神經(jīng) 沖動(dòng)，產(chǎn)生多少神經(jīng)沖動(dòng)，什么時(shí)候產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)，取決于該神經(jīng)元的電化學(xué)特性。所謂神 經(jīng)元的電特性，主要指神經(jīng)元的膜電容、膜電阻，膜通道電導(dǎo)(通道的離子特性，動(dòng)力學(xué)特 性和其電化學(xué)勢(shì)能決定出入細(xì)胞的電流)和閾電位的動(dòng)態(tài)變化特性；所謂化學(xué)特性，包括 兩部分，作為突觸前膜和后膜的化學(xué)特性。突觸后膜化學(xué)特性主要指作為突觸后神經(jīng)元膜 上通道特異性受體及其與相關(guān)化學(xué)成分的相互關(guān)系(主要是化學(xué)門(mén)控性通道)；神經(jīng)元作 為突觸前膜的化學(xué)特性包括支持動(dòng)作電位在神經(jīng)纖維上傳遞的神經(jīng)纖維化學(xué)特性(主要 是快鈉通道)，動(dòng)作電位傳遞到突觸末梢作為解碼動(dòng)作電位編碼的突觸末梢化學(xué)構(gòu)成、相關(guān) 關(guān)系和功能特性(主要是鈣通道)，而后是突觸后化學(xué)遞質(zhì)釋放相關(guān)的化學(xué)成分、相關(guān)關(guān)系 和功能特性。神經(jīng)元的化學(xué)特性非常復(fù)雜，但最終表現(xiàn)為電變化和釋放遞質(zhì)濃度改變。因 而神經(jīng)元的功能表現(xiàn)為信息接受的化學(xué)-局部電轉(zhuǎn)換，信息整合與傳遞的動(dòng)作電位生成 與傳遞，信息輸出的動(dòng)作電位-局部電轉(zhuǎn)換以及局部電-化學(xué)轉(zhuǎn)化。由于神經(jīng)元具有信息 接受整合、信息編碼、信息解碼和信息輸出等基本過(guò)程，因此神經(jīng)元是一個(gè)最為基本的信息 處理單元。因神經(jīng)元的工作過(guò)程主要是電變化運(yùn)算、傳遞與轉(zhuǎn)化，所以這些過(guò)程可以全部由 電路、軟件或其它方法來(lái)模擬。 模擬生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制，人們提出了各種各樣的人工神經(jīng)元模型。而這 些人工神經(jīng)元模型又以1943年心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts共同建立的MP神經(jīng)元 模型為基礎(chǔ)。圖2所示為MP神經(jīng)元模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，它是一個(gè)多輸入/多輸出的非線性 信息處理單元，神經(jīng)元i的輸出yi可用公式(1)描述 X = /<2 ，；-《) (1)
4
令 A = Z ，乂 -《 (2 ) 則 yi = f(Xi) (3) 其中，f (Xi)為神經(jīng)元i的非線性作用函數(shù)，Uj為神經(jīng)元i的輸入(j = 1，2，...，
n) ， Wij為神經(jīng)元i的第j個(gè)輸入的連接權(quán)值，9 i為神經(jīng)元i的閾值。神經(jīng)元的輸出最簡(jiǎn) 單的表達(dá)方式為當(dāng)神經(jīng)元輸入的加權(quán)大于閾值時(shí)，輸出為"l"，用來(lái)表示神經(jīng)元的興奮狀 態(tài)；當(dāng)神經(jīng)元輸入的加權(quán)小于閾值時(shí)，輸出為"O"，用來(lái)表示神經(jīng)元的抑制狀態(tài)。這個(gè)過(guò)程 用公式(4)來(lái)表示。/W = { "2 (4) 以MP神經(jīng)元模型為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)元模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在模仿生物神經(jīng)元的 信息處理機(jī)制是對(duì)神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種簡(jiǎn)單抽象，其關(guān)心的是在某一 /些輸入時(shí)神經(jīng) 元有沒(méi)有輸出或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中哪個(gè)神經(jīng)元有輸出，并且對(duì)輸入信息的處理只做簡(jiǎn)單的加權(quán) 疊加，這樣以MP神經(jīng)元模型為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)元模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信息處理機(jī)制與 真實(shí)神經(jīng)元功能存在很大的差距。 模擬單一神經(jīng)元功能時(shí)，神經(jīng)元多信息接受可以看成是某一復(fù)合的電輸入信號(hào)， 而最終的電或/和化學(xué)遞質(zhì)釋放的輸出也可以看成是一輸出電信號(hào)。我們實(shí)驗(yàn)室的研究發(fā) 現(xiàn)神經(jīng)元對(duì)輸入信息的處理機(jī)制是將輸入電變化(電流或電壓或其它電變化參數(shù)，包括 小量漏入/出變化)通過(guò)膜電容的時(shí)間積分，當(dāng)達(dá)到動(dòng)作電位產(chǎn)生閾值(具有長(zhǎng)時(shí)間剌激 的適應(yīng)性)時(shí)，神經(jīng)元產(chǎn)生具有輸入特性的動(dòng)作電位序列，動(dòng)作電位產(chǎn)生作為數(shù)字化量，相 當(dāng)于二進(jìn)制1 ;該動(dòng)作電位序列具有從信號(hào)輸入開(kāi)始記到各相應(yīng)動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)間序列
特性(或者時(shí)間的倒數(shù)即頻率)；正是這一模擬量------各動(dòng)作電位的產(chǎn)生時(shí)間編碼了輸
入信息；動(dòng)作電位傳遞到神經(jīng)元末梢后以編碼的逆過(guò)程進(jìn)行解碼并還原成局部電變化或/ 和化學(xué)遞質(zhì)釋放，相當(dāng)于輸出電信號(hào)。因此，相對(duì)于以MP神經(jīng)元模型為基礎(chǔ)的人工神經(jīng)元 模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生物神經(jīng)元關(guān)心的不僅僅是有沒(méi)有動(dòng)作電位產(chǎn)生，而更重要的是什 么時(shí)候產(chǎn)生動(dòng)作電位，即如何以動(dòng)作電位的時(shí)間序列編碼輸入信息，又如何將編碼輸入信 息的動(dòng)作電位時(shí)間序列解碼為相應(yīng)的輸出信號(hào)。人工神經(jīng)元將是以生物中樞神經(jīng)系統(tǒng)工作 為基礎(chǔ)的仿生計(jì)算機(jī)的基本構(gòu)成單元。建立一種完全模仿生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制的人 工神經(jīng)元模型，將會(huì)為基于神經(jīng)中樞工作原理(人工神經(jīng)元或網(wǎng)絡(luò))的工業(yè)和軍事應(yīng)用開(kāi) 拓全新方向，進(jìn)一步為以數(shù)理模型揭示謎樣復(fù)雜多變的神經(jīng)中樞工作機(jī)制奠定基礎(chǔ)，還可 能為模數(shù)理論和模糊理論研究及應(yīng)用提供新思路。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種能夠模仿生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制的人工神經(jīng)元 方法及或信號(hào)處理裝置。 本發(fā)明的一種技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的提供一種模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的 信息處理方法，其包括以下主要步驟以復(fù)合電輸入信號(hào)模擬神經(jīng)元的信息輸入；對(duì)復(fù)合電輸入信號(hào)進(jìn)行電位積分；每當(dāng)積分獲得的電位達(dá)到預(yù)定閾值時(shí)產(chǎn)生一個(gè)標(biāo)識(shí)信號(hào)并隨之
復(fù)位以重新開(kāi)始積分，從而獲得按照時(shí)序排列的一系列標(biāo)識(shí)信號(hào)；利用每個(gè)標(biāo)識(shí)信號(hào)觸發(fā)
一個(gè)脈沖，從而獲得按照時(shí)序排列的一系列脈沖；以及，對(duì)按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行
積分以產(chǎn)生與復(fù)合電輸入信號(hào)一致的電輸出信號(hào)。 可選擇地，標(biāo)識(shí)信號(hào)可以為二進(jìn)制的數(shù)字信號(hào)1或0。 可選擇地，復(fù)合電輸入信號(hào)可以為輸入電流信號(hào)，電輸出信號(hào)可以為電壓信號(hào)， 則，進(jìn)一步包括對(duì)電輸出信號(hào)進(jìn)行處理以獲得與輸入電流信號(hào)一致的輸出電流信號(hào)。
可選擇地，復(fù)合電輸入信號(hào)為電流信號(hào)，進(jìn)一步包括利用輸入電壓信號(hào)獲得復(fù)合 電輸入信號(hào)的步驟。 優(yōu)選地，進(jìn)一步包括對(duì)預(yù)定閾值進(jìn)行調(diào)節(jié)的步驟。 更優(yōu)選地，進(jìn)一步包括產(chǎn)生附加閾值的步驟，附加閾值與預(yù)定閾值之和作為當(dāng)前 預(yù)定閾值使用。 所述對(duì)按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行積分以產(chǎn)生與復(fù)合電輸入信號(hào)一致的電 輸出信號(hào)的步驟進(jìn)一步包括(a)對(duì)所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行脈沖寬度調(diào)整； (b)將經(jīng)過(guò)脈沖寬度調(diào)整的所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖中的每個(gè)脈沖分別轉(zhuǎn)換成一定 時(shí)間的電流；(c)將轉(zhuǎn)換成的一系列的電流隨時(shí)間進(jìn)行積分；以及(d)對(duì)積分后的電流進(jìn)行 濾波以將所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖還原成與其對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)。 本發(fā)明的另一種技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的提供一種采用本發(fā)明的方法的模擬生物 神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理裝置，該裝置包括模擬產(chǎn)生神經(jīng)元的神經(jīng)沖動(dòng)的信號(hào)輸 入電路、對(duì)信號(hào)輸入電路的輸入信號(hào)進(jìn)行積分的膜電位積分電路、將膜電位積分電路的積 分結(jié)果與預(yù)定閾值電位進(jìn)行比較以產(chǎn)生類(lèi)似動(dòng)作電位脈沖的脈沖產(chǎn)生電路、以及對(duì)類(lèi)動(dòng)作 電位脈沖編碼信號(hào)進(jìn)行積分以獲得與輸入信號(hào)一致的輸出信號(hào)的類(lèi)動(dòng)作電位脈沖編碼信 號(hào)的解碼電路。 優(yōu)選地，類(lèi)膜電位積分電路進(jìn)一步包括至少一條放電回路。 優(yōu)選地，該裝置進(jìn)一步包括能夠產(chǎn)生附加閾值的閾值電位調(diào)整電路。 優(yōu)選地，動(dòng)作電位可視成為一種脈沖，并且，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生電路進(jìn)一步包括
用于產(chǎn)生二進(jìn)制數(shù)字信號(hào)1或0的比較器電路以及根據(jù)數(shù)字信號(hào)1或0產(chǎn)生脈沖的觸發(fā)器電路。 具體地，所述類(lèi)動(dòng)作電位脈沖編碼信號(hào)的解碼電路包括脈沖寬度調(diào)整電路，其對(duì) 按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行脈沖寬度調(diào)整；RC積分電路，其將經(jīng)過(guò)脈沖寬度調(diào)整的按 照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行RC積分；以及低通濾波電路，其對(duì)經(jīng)過(guò)RC積分的信號(hào)進(jìn)行濾 波以將按照時(shí)序排列的一系列脈沖還原成與其對(duì)應(yīng)的輸入信號(hào)。 可選的，本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置可以根據(jù)實(shí)際需要通過(guò)設(shè)置膜電容 的大小來(lái)調(diào)整類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性。 所謂初始閾值和附加閾值的影響神經(jīng)元產(chǎn)生動(dòng)作電位的過(guò)程總的來(lái)說(shuō)是兩種電 位比較的過(guò)程，其中一種是膜電位，另外一種是閾值電位，而閾值電位又等于初始閾值電位 和附加閾值電位之和，當(dāng)膜電位達(dá)到閾值電位時(shí)就產(chǎn)生動(dòng)作電位，因此初始閾值和附加閾 值電位是控制動(dòng)作電位產(chǎn)生時(shí)間的一個(gè)重要參數(shù)。 可選的，本發(fā)明的人工神經(jīng)元可以根據(jù)實(shí)際需要通過(guò)設(shè)置初始閾值電位和附加閾值電位的增長(zhǎng)速度來(lái)調(diào)整動(dòng)作電位的時(shí)間編碼特性。 所謂膜電容的漏電速度及膜電位的復(fù)位速度的影響一般情況下膜電容在充電過(guò) 程中也有一個(gè)小的漏電回路，顯然膜電容的漏電速度也影響了膜電容充電到達(dá)閾值電位的 速度，從而間接影響了動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)間，并且，膜電容的漏電回路是非信號(hào)輸入期間使 膜電位保持在初始狀態(tài)的重要因素；在一個(gè)動(dòng)作電位產(chǎn)生后，膜電位需要一定時(shí)間來(lái)恢復(fù) 到初始狀態(tài)，然后再為下個(gè)動(dòng)作電位的產(chǎn)生做準(zhǔn)備，所以膜電位的復(fù)位速度影響到了下一 個(gè)動(dòng)作電位的產(chǎn)生時(shí)間。 可選的，本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置可以根據(jù)實(shí)際需要通過(guò)設(shè)置膜電容 的漏電速度和膜電位的復(fù)位速度來(lái)微調(diào)類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間(或頻率)編碼特性。
可選的，本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置可以通過(guò)設(shè)置以上因素的一個(gè)或者 多個(gè)來(lái)調(diào)整類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間(或頻率)編碼特性。 可選的，可以用一個(gè)人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置來(lái)編碼輸入信息，也可以用一組 按照一個(gè)規(guī)律設(shè)置影響時(shí)間(或頻率)編碼特性的參數(shù)的人工神經(jīng)元組成一個(gè)人工神經(jīng)元 網(wǎng)絡(luò)來(lái)編碼輸入信息。 本發(fā)明的有益效果是生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的核心部分就是把輸入信息轉(zhuǎn)換 成動(dòng)作電位(數(shù))產(chǎn)生時(shí)間或頻率(模)的模數(shù)編碼方式。本發(fā)明模仿了生物神經(jīng)元的這 種信息處理機(jī)制建立了人工神經(jīng)元模型，并用電路的方法實(shí)現(xiàn)了這種信息處理方式，但本 發(fā)明的思想還包含這種信息處理方式的其他實(shí)現(xiàn)方法，例如軟件方法。由于神經(jīng)元時(shí)間序 列的動(dòng)作電位傳遞是一簡(jiǎn)單傳輸過(guò)程，對(duì)于神經(jīng)元時(shí)間序列動(dòng)作電位的解碼是一時(shí)間積分 和/或?yàn)V波過(guò)程，相當(dāng)于編碼的逆運(yùn)算過(guò)程，這里不作詳細(xì)說(shuō)明(附圖3中已包含相應(yīng)的實(shí) 現(xiàn)電路，其它電路和方法可選擇性完成解碼功能)。 以下結(jié)合附圖和實(shí)施例，來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明，但本發(fā)明不局限于這些實(shí)施例，任 何在本發(fā)明基本精神上的改進(jìn)或替代，仍屬于本發(fā)明權(quán)利要求書(shū)中所要求保護(hù)的范圍。


圖1、生物神經(jīng)元模式圖。 圖2、 MP人工神經(jīng)元模型。 圖3、人工神經(jīng)元模型電子元件實(shí)現(xiàn)圖。 圖4、人工神經(jīng)元模型的輸入信息強(qiáng)度變化與輸出的關(guān)系。 圖5、人工神經(jīng)元模型的輸入波形頻率變化與輸出的關(guān)系。 圖6、人工神經(jīng)元模型的膜電容充電時(shí)間常數(shù)變化與輸出的關(guān)系。 圖7、人工神經(jīng)元模型的閾值電位變化與輸出的關(guān)系。 圖8、人工神經(jīng)元模型的輸入短純音波形的上升時(shí)間變化與產(chǎn)生第一個(gè)動(dòng)作電位 的關(guān)系。 圖9、人工神經(jīng)元模型解碼脈沖時(shí)間(模數(shù))信號(hào)時(shí)的輸入輸出關(guān)系。
具體實(shí)施例方式
發(fā)明人研究發(fā)現(xiàn)生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制主要為以動(dòng)作電位的時(shí)間特性來(lái)編 碼輸入信息的特征，而生物神經(jīng)元的這種時(shí)間編碼方式來(lái)源于生物神經(jīng)元信息處理過(guò)程中
7物神經(jīng)元的信息處理過(guò)程可以分解為神經(jīng)元信息輸入、編碼、傳遞、解碼等 以下幾環(huán)節(jié)。 1、神經(jīng)元信息輸入。 一般情況下神經(jīng)元的信息輸入包括突觸前輸入和突觸本身 的一些動(dòng)態(tài)變化，這里只考慮突觸前輸入即樹(shù)突和胞體的輸入。突出前輸入為上級(jí)神經(jīng)元 細(xì)胞的傳入信息(主要是動(dòng)作電位經(jīng)電化學(xué)轉(zhuǎn)換的遞質(zhì)釋放，也包括直接電和化學(xué)信息輸 入)。這個(gè)電和化學(xué)輸入信息通過(guò)改變胞體電特性，進(jìn)而導(dǎo)致突觸后膜一種或多種離子電導(dǎo) 變化(大小和時(shí)間進(jìn)程)來(lái)影響進(jìn)出細(xì)胞膜電流的大小和時(shí)間進(jìn)程，因而神經(jīng)元多信息輸 入可以看成是某一復(fù)合的電輸入信號(hào)I (t)。 2、神經(jīng)元信息編碼。這一環(huán)節(jié)由電流-電壓轉(zhuǎn)化和以閾值編碼被轉(zhuǎn)換的電壓兩個(gè) 內(nèi)容組成。
電流_電壓轉(zhuǎn)化主要由膜電容的工作機(jī)制完成。膜電流變化導(dǎo)致膜電容充放電，
從而改變相當(dāng)于跨膜的電壓變化，表現(xiàn)為相當(dāng)于膜電位的去極化或超極化。
以閾值編碼被轉(zhuǎn)換的電壓當(dāng)膜電位去極化到閾值電位時(shí)，神經(jīng)元就產(chǎn)生動(dòng)作電
位(相當(dāng)于動(dòng)作電位的單相或雙相各種形式的脈沖波)。 一旦動(dòng)作電位產(chǎn)生膜電位就快速
復(fù)位。復(fù)位后如仍有輸入信號(hào)便再次積分重復(fù)上一次的動(dòng)作電位產(chǎn)生過(guò)程。如此反復(fù)，神
經(jīng)元便以相對(duì)穩(wěn)定的閾值將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)變成不同時(shí)間產(chǎn)生的動(dòng)作電位，即以動(dòng)作電位產(chǎn)生
時(shí)間t(An)序列(或者時(shí)間的倒數(shù)即頻率)編碼了輸入信號(hào)。 關(guān)于膜電位的復(fù)位神經(jīng)元產(chǎn)生動(dòng)作電位后，膜電位快速?gòu)?fù)位到靜息水平，為膜電 容再次充電做準(zhǔn)備，在這個(gè)過(guò)程中相當(dāng)于膜電容有一個(gè)快速的放電回路。 關(guān)于閾值電位的變化生物神經(jīng)元的閾值電位由兩部分組成初始閾值和輸入信 息附加閾值。 一般情況下神經(jīng)的元的閾值電位維持在一定的水平，即初始閾值，但神經(jīng)元受 到連續(xù)剌激時(shí)，閾值電位會(huì)緩慢升高，特別當(dāng)受神經(jīng)元高強(qiáng)度連續(xù)剌激時(shí)，閾值電位快速升 高而甚至使神經(jīng)元無(wú)法產(chǎn)生動(dòng)作電位，由于輸入信息的作用而使閾值增加的部分稱(chēng)為附加 閾值，一般情況下附加閾值隨輸入信息的時(shí)間進(jìn)程緩慢增加，當(dāng)輸入信息消失后其又緩慢 恢復(fù)到零。生物神經(jīng)元這種附加閾值現(xiàn)象在生理上經(jīng)常可見(jiàn)，例如生物在收到高強(qiáng)度光照 時(shí)會(huì)出現(xiàn)短暫失明。 3、神經(jīng)元編碼信息的動(dòng)作電位傳遞。動(dòng)作電位的傳遞相當(dāng)于代表動(dòng)作電位的單相 或雙相各種形式脈沖波在導(dǎo)體(相當(dāng)于神經(jīng)纖維)上的傳遞，主要貢獻(xiàn)為延時(shí)，即傳遞過(guò)程 中的時(shí)間消耗。這一時(shí)間延遲為恒定值，不改變動(dòng)作電位時(shí)序編碼特性。
4、神經(jīng)元編碼信息的動(dòng)作電位序列的解碼。神經(jīng)元所產(chǎn)生的動(dòng)作電位沿神經(jīng)纖維 傳遞到神經(jīng)末梢的突觸前膜時(shí)，膜上的鈣離子通道(也包括其它離子通道及其相關(guān)的物質(zhì) 成份)發(fā)生變構(gòu)，造成鈣離子內(nèi)流(內(nèi)向電流)和胞漿內(nèi)鈣離子濃度改變，從而導(dǎo)致突觸前 膜釋放神經(jīng)遞質(zhì)。電流決定鈣離子單位時(shí)間的流入量也就決定了單位時(shí)間化學(xué)遞質(zhì)釋放的 多少。因此，神經(jīng)元所產(chǎn)生的動(dòng)作電位在神經(jīng)末梢被解碼并"還原"成與輸入信息相應(yīng)的跨 膜電流，也就是說(shuō)，動(dòng)作電位傳遞到神經(jīng)元末梢后以編碼的逆過(guò)程進(jìn)行解碼并將動(dòng)作電位 的時(shí)序(或頻率但不同于頻率)編碼還原成局部電變化或/和化學(xué)遞質(zhì)釋放，相當(dāng)于輸出 電信號(hào)。 Wu LG實(shí)驗(yàn)室(美國(guó)NIH， Shun et al. 2002)發(fā)現(xiàn)突觸末梢鈣離子流及遞質(zhì)釋放 與剌激的頻率有關(guān)而與剌激的持續(xù)時(shí)間和幅度無(wú)關(guān)，且單次剌激所致的鈣瞬變和遞質(zhì)釋放
8是一相對(duì)恒定值，即提示動(dòng)作電位傳遞至神經(jīng)末梢后以鈣離子通道的激活和鈣電流變化解 碼了動(dòng)作電位的模數(shù)編碼。由于神經(jīng)元的動(dòng)作電位被認(rèn)為是"全"和"無(wú)"的、不衰減的，因 此單位動(dòng)作電位引發(fā)的突觸末梢電變化是一個(gè)相對(duì)恒定的短時(shí)間鈣瞬變，多動(dòng)作電位的時(shí) 序編碼轉(zhuǎn)變?yōu)橐罆r(shí)序變化單位鈣內(nèi)流的時(shí)間積分，單位鈣電流時(shí)間積分的濾波就"還原"成
輸入信息，即輸出信息r a)。輸出信息i (t)與輸入信息i' (t)的相似程度為神經(jīng)元信 息編碼與解碼的準(zhǔn)確性。 為達(dá)成簡(jiǎn)化的目的，我們僅假設(shè)鈣離子通道在動(dòng)作電位的解碼過(guò)程中起作用。由 于動(dòng)作電位到達(dá)神經(jīng)末梢時(shí)觸發(fā)并激活了該處膜上鈣離子通道，而鈣離子通道均按該離子 通道特定的動(dòng)力學(xué)特性(如總電導(dǎo)的開(kāi)放和關(guān)閉時(shí)間常數(shù))進(jìn)行有規(guī)律地開(kāi)放和關(guān)閉，從 而形成逐漸增高繼而下降至原位的鈣離子內(nèi)流過(guò)程。為能較好地以硬件(電路)進(jìn)行模 擬，我們?cè)O(shè)鈣離子通道電導(dǎo)的開(kāi)放和關(guān)閉均遵循同一恒定時(shí)間常數(shù)(A)的指數(shù)變化，分別 相當(dāng)于電容的充電和放電過(guò)程，設(shè)總鈣通道開(kāi)始關(guān)閉時(shí)間為另一常數(shù)(t)，則鈣電流的變
化為 其中A， A均為常數(shù)，A為突觸前膜為單次動(dòng)作電位可興奮的鈣通道總電流量，入 為鈣離子通道電導(dǎo)的開(kāi)放和關(guān)閉時(shí)間常數(shù)。當(dāng)0 < t < t時(shí)，鈣電流按指數(shù)(1-e—t/A)增 大；當(dāng)t〉 t時(shí)，鈣電流按指數(shù)(l-e—T/A)e(T—t)"減小，當(dāng)t等于3入、4.6入時(shí)相當(dāng)于95% 或99%的通道被激活。這種變化形式相當(dāng)于電容按固定時(shí)間充電后并以相應(yīng)的方式放電。 因此，當(dāng)把f丐電流按歐姆定理(UCa(t) =RICa)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的電壓Ua(t)后，單脈沖-電流轉(zhuǎn) 換可以用一電容和一電阻組成的RC簡(jiǎn)單回路模擬。同時(shí)也可以用其他類(lèi)似的方法來(lái)模擬， 如軟件程序；而且鈣離子內(nèi)流也可用其它先上升后下降到原位的函數(shù)來(lái)模擬。其方式可以 根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，甚至可以包括激活的鈣離子通道數(shù)隨時(shí)間逐步減少或增多的(指 數(shù)或非指數(shù))變化。 根據(jù)以上規(guī)則，每個(gè)動(dòng)作電位都可以在突觸前膜誘發(fā)出一個(gè)按一定函數(shù)關(guān)系變化 的鈣電流。那么，對(duì)于多個(gè)按一定時(shí)間特性排列的動(dòng)作電位其誘發(fā)的鈣電流為所有動(dòng)作電 位分別誘發(fā)的鈣電流在時(shí)間的疊加，即 ICa總(t) = ICa (t-t》+ICa (t_t2) + +ICa (t-ti) +ICa (t-tn) (6)
其中ti為第i個(gè)動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)間。當(dāng)相鄰兩個(gè)動(dòng)作電位時(shí)間間隔小于單個(gè) 動(dòng)作電位所誘發(fā)的鈣電流的時(shí)間進(jìn)程時(shí)，鈣電流必然會(huì)累加，同理，根據(jù)歐姆定理轉(zhuǎn)化為相 應(yīng)的電壓UCa@、 (t) = RIcd后，這種效果就相當(dāng)RC回路在對(duì)一個(gè)脈沖充電后放電還沒(méi)完全 結(jié)束就又開(kāi)始對(duì)第二個(gè)脈沖充電。式子(6)中的I，即轉(zhuǎn)換電流的幅度也可以是隨時(shí)間變化 的函數(shù)，通常所有生物通道包括*丐通道都需要恢復(fù)時(shí)間，如下一剌激太快，則會(huì)造成有些通 道不反應(yīng)，因而最大電流I減少，當(dāng)然也有易化造成隨時(shí)間增大的結(jié)果。對(duì)多個(gè)脈沖(相當(dāng) 于動(dòng)作電位)攜帶時(shí)間信號(hào)經(jīng)以上兩步解碼后變成了相應(yīng)的鈣電流變化(根據(jù)歐姆定理轉(zhuǎn) 換為相應(yīng)的電壓)，對(duì)此電壓的濾波(主要是低通濾波)就可以將多脈沖時(shí)間編碼的模數(shù)信 號(hào)在某種程度上還原成瑜入信號(hào)，即n")^C/(0^/'(0 (T(n)為多脈沖時(shí)間編碼的模數(shù)信 號(hào))。 綜上所述，神經(jīng)元將隨時(shí)間連續(xù)變化的模擬輸入信號(hào)I(t)編碼成不同時(shí)間(或頻率但不同于頻率，為模擬量)產(chǎn)生的動(dòng)作電位(數(shù)字量)，即模數(shù)信號(hào)T(n)，這一編碼 在動(dòng)作電位序列中的模數(shù)信號(hào)傳遞至神經(jīng)末梢后又以動(dòng)作電位的觸發(fā)單位解碼成輸出信
號(hào)r a)，也就是/(0 n")^ 。生物神經(jīng)元的信息處理過(guò)程中動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)
間特征主要來(lái)源于突觸前輸入信息經(jīng)過(guò)神經(jīng)細(xì)胞膜電導(dǎo)翻譯后轉(zhuǎn)換成跨細(xì)胞膜的電流變 化，電流的幅度及時(shí)間進(jìn)程將會(huì)直接影響到膜電容的充電到閾值電位的速度，也就是直接 影響到動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)間。 本人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置輸入信息為任何變化的函數(shù)或任何多個(gè)變化函數(shù) '和，。 所謂膜電容對(duì)突觸后電流的積分作用指膜電容對(duì)突觸后電流的積分電位達(dá)到閾 值電位的過(guò)程，該過(guò)程需要的時(shí)間由膜電容來(lái)決定，即對(duì)于一定的突觸后電流輸入，膜電容 的大小決定了動(dòng)作電位產(chǎn)生的時(shí)間或頻率。 模仿神經(jīng)元以上信息處理過(guò)程，建立了用電子元件實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)元模型或信號(hào) 處理裝置。圖3是本發(fā)明人工神經(jīng)元電路模型或信號(hào)處理裝置包括 信號(hào)的輸入級(jí)電路該電路為加減求和電路，主要由運(yùn)放U1B組成，求和電路的正 輸入端為Ui j ，代表多類(lèi)多種輸入。該電路輸出的電流一方面提供給膜電位積分電路產(chǎn)生膜 電位，另一方面提供給閾值電位調(diào)整電路產(chǎn)生附加閾值。 類(lèi)膜電位積分電路該電路主要由運(yùn)放U1A和電容C1組成，電容C1兩端的電位模 仿神經(jīng)元的膜電位，積分電路的時(shí)間常數(shù)t 二R^p這個(gè)時(shí)間常數(shù)是人工神經(jīng)元對(duì)信息時(shí) 間編碼的核心部分，電容CI有兩條放電回路，第一條由電容Cl、電阻R3和模擬開(kāi)關(guān)U2的 1Y0通道組成，于非動(dòng)作電位產(chǎn)生期間起作用，模仿神經(jīng)的膜漏電回路，而第二條由電容C1 和模擬開(kāi)關(guān)U2的1Y1通道組成，于動(dòng)作電位產(chǎn)生期間起作用，模仿神經(jīng)元在產(chǎn)生動(dòng)作電位 后膜電位快速放電過(guò)程。 閾值電位調(diào)整電路該電路主要由運(yùn)放U1D、 U2A、 U2B和分壓電阻R5、 R6組成，R5 和R6產(chǎn)生的分壓模仿神經(jīng)運(yùn)初始閾值電位，經(jīng)過(guò)由U2A組成的阻抗轉(zhuǎn)換器輸入到由U2B組 成的加減求和電路的正輸入端，而由U1D組成的積分電路對(duì)輸入信號(hào)積分，輸出電位當(dāng)作 閾值電位調(diào)整量輸入到由U2B組成的加減求和電路的負(fù)輸入端，最終得到閾值電位UT。閾 值電位調(diào)整電路模仿了神經(jīng)元的閾值電位隨輸入信息變化的過(guò)程。 類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生電路類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生電路由運(yùn)放U1C構(gòu)成的比較器電 路和由定時(shí)器555D構(gòu)成的單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器電路組成，當(dāng)積分電路輸出的電位比閾值電位大 時(shí)，比較器U1C輸出0，否則比較器U1C輸出1，當(dāng)比較器輸出0時(shí)就觸發(fā)了單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器產(chǎn) 生一個(gè)脈沖，這個(gè)脈沖就相當(dāng)動(dòng)作電位，脈沖的寬度可由電阻R4和電容C3來(lái)調(diào)節(jié)。
類(lèi)膜電容放電回路參數(shù)調(diào)整電路該電路主要由模擬開(kāi)關(guān)U2構(gòu)成，U2的兩個(gè)選擇 端中的B腳置地，而A腳由動(dòng)作電位輸出端U0控制，在非動(dòng)作電位產(chǎn)生期間模擬開(kāi)關(guān)1Y0 1C連通，而在動(dòng)作電位產(chǎn)生期間模擬開(kāi)光1Y1 1C連通，這樣就給積分電容C1提供兩條可 選的放電回路。 類(lèi)動(dòng)作電位脈沖編碼序列的解碼電路該電路由一個(gè)555定時(shí)器構(gòu)成的脈沖寬度 調(diào)整電路、由電阻R25和電容C3構(gòu)成的RC積分電路和由運(yùn)放U1D構(gòu)成的低通濾波電路組 成。脈沖寬度調(diào)整電路為可選，其主要作用是調(diào)整輸出的類(lèi)動(dòng)作電位脈沖寬度，使其與后續(xù) 解碼電路的各種參數(shù)相匹配，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖寬度調(diào)整由電阻R23和電容C6決定；RC積分電路的作用主要是把每個(gè)輸入的類(lèi)動(dòng)作電位脈沖轉(zhuǎn)化成具有一定幅度和時(shí)間進(jìn)程的解調(diào)電壓，這個(gè)解調(diào)電壓的幅度和時(shí)間進(jìn)程由RC積分電路對(duì)輸入脈沖的充/放電過(guò)程決定；低
通濾波電路的作用主要是對(duì)前級(jí)產(chǎn)生的解調(diào)電壓系列進(jìn)行低通濾波，從而對(duì)人工神經(jīng)元的
輸入信息做某種程度的恢復(fù)，低通濾波截止頻率由電容C8和電阻R28 R30來(lái)設(shè)置。
人工神經(jīng)元對(duì)輸入信息的時(shí)間編碼與神經(jīng)元膜充電的時(shí)間常數(shù)、初始閾值電位及附加閾值電位、輸入信息的強(qiáng)度和頻率等因素有關(guān)。人工神經(jīng)元對(duì)輸入信息的時(shí)間編碼可以根據(jù)實(shí)際需要來(lái)設(shè)置，并且可以根據(jù)圖3所給的電路實(shí)現(xiàn)圖定量描述。 一般來(lái)說(shuō)，人工神經(jīng)元對(duì)輸入信息的編碼方式主要包括第一個(gè)動(dòng)作電位的產(chǎn)生時(shí)間，后續(xù)動(dòng)作電位的個(gè)數(shù)以及時(shí)間分布。單個(gè)人工神經(jīng)元對(duì)輸入信息的時(shí)間編碼是一種串行機(jī)制，如果按照一定規(guī)律設(shè)置參數(shù)的多個(gè)人工神經(jīng)元同時(shí)對(duì)某一信號(hào)處理，那么這些神經(jīng)元對(duì)輸入信號(hào)的時(shí)間編碼就是并行加串行共同作用的機(jī)制，這會(huì)很大程度提高了對(duì)輸入信息時(shí)間編碼的特異性，在生物體中，幾乎所有的輸入感知器神經(jīng)元都是按照這種方式工作的。 圖4顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)不同強(qiáng)度的輸入信息的輸出時(shí)間響應(yīng)特性。橫線表示輸入的直流信號(hào)，從下向上直流信號(hào)的強(qiáng)度分別為25mv、50mv、100mv、200mv、400mv、800mv，從圖中可以看出，當(dāng)輸入信號(hào)的強(qiáng)度低時(shí)，人工神經(jīng)元產(chǎn)生類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間長(zhǎng)、間隔大、個(gè)數(shù)少，而隨著輸入信息的強(qiáng)度逐漸增大時(shí)，人工神經(jīng)元產(chǎn)生類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間逐漸變短、間隔變小、個(gè)數(shù)增多。生物神經(jīng)元對(duì)輸入信號(hào)強(qiáng)度的編碼已經(jīng)被膜片鉗實(shí)驗(yàn)證實(shí)為類(lèi)似的機(jī)制，當(dāng)施加的剌激信號(hào)為連續(xù)小強(qiáng)度信號(hào)時(shí)，生物神經(jīng)元需要較長(zhǎng)時(shí)間才能產(chǎn)生動(dòng)作電位，而剌激信號(hào)較大時(shí)，神經(jīng)元很容易產(chǎn)生動(dòng)作電位，并且放電頻率和時(shí)程與輸入信號(hào)很好對(duì)應(yīng)，因此，本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的這種時(shí)間編碼方式很好的模擬了生物神經(jīng)元對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的這種時(shí)間編碼機(jī)制。
圖5顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)不同頻率的輸入信息的輸出時(shí)間響應(yīng)特性。第一張圖表示輸入信號(hào)為噪音時(shí)輸出類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性，第二張圖表示輸入信號(hào)為10kHz的純音時(shí)輸出類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性，第三張圖表示輸入信號(hào)為lkHz的純音時(shí)輸出類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性。從圖中可以看出，當(dāng)輸入信息的頻率較高時(shí)，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性與直流輸入信號(hào)相近，頻率分辨性較差，而當(dāng)輸入信號(hào)頻率較低時(shí)，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖可以出現(xiàn)明顯的周期特點(diǎn)，也就是說(shuō)人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)低頻信號(hào)的頻率響應(yīng)特性比較好，這種特性在生物神經(jīng)元也是類(lèi)似的，比如人體表的觸覺(jué)神經(jīng)元，當(dāng)剌激頻率高于觸覺(jué)神經(jīng)元的頻率分辨截止頻率時(shí)，人體就不能分辨出兩次連續(xù)的剌激。本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置可以通過(guò)改變電路中與時(shí)間有關(guān)的參數(shù)來(lái)使其適應(yīng)不同頻率的信號(hào)。 圖6顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置的類(lèi)膜電容充電時(shí)間常數(shù)變化的輸出時(shí)間響應(yīng)特性。四張小圖形分別表示人工神經(jīng)元類(lèi)膜電容充電時(shí)間常數(shù)分別為t=ls、0. 5s、0. 25s、0. 125s時(shí)輸出類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間編碼特性，這里人工神經(jīng)元的其他參數(shù)固定，并且輸入信號(hào)相同。從圖中可以看出，對(duì)于不同的時(shí)間常數(shù)，人工神經(jīng)元的動(dòng)作電位都有與輸入信號(hào)相對(duì)應(yīng)的周期特性，但類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的個(gè)數(shù)和時(shí)間分布特點(diǎn)相差較大。神經(jīng)元的這種特點(diǎn)很容易理解，當(dāng)時(shí)間常數(shù)小時(shí)，神經(jīng)元的膜電位充電達(dá)到閾值時(shí)間更短頻率更大，而產(chǎn)生動(dòng)作電位的時(shí)間更快并且數(shù)量更多，因此對(duì)于相同的輸入信號(hào)，閾值小的神經(jīng)元產(chǎn)生動(dòng)作電位的個(gè)數(shù)更多， 間分布更緊密。本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置可以靈活設(shè)置時(shí)間常數(shù)來(lái)更好響應(yīng)某類(lèi)特定的輸入信號(hào)，并且可以按一定規(guī)律來(lái)設(shè)置多個(gè)神經(jīng)元的時(shí)間常數(shù)來(lái)并行響應(yīng)輸入信號(hào)的各個(gè)細(xì)節(jié)信息。 圖7顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置的閾值電位變化的輸出時(shí)間響應(yīng)特性。人工神經(jīng)元的閾值由初始閾值和輸入信號(hào)附加閾值組成，圖中縱軸表示人工神經(jīng)在不同初始閾值時(shí)對(duì)同一直流信號(hào)的動(dòng)作電位時(shí)間特性，從下向上閾值分別為-70mv、-60mv 、 -50mv 、 -40mv 、 -30mv 、 -20mv ，橫軸表示輸入信號(hào)的時(shí)間進(jìn)程所帶來(lái)的附加閾值對(duì)類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生時(shí)間分布的影響。從圖中可以看出，人工神經(jīng)元的閾值更低(-70mv)，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生的時(shí)間更快，個(gè)數(shù)越多，時(shí)間分布更緊密，而閾值更高時(shí)(-20mv)，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖有相反的時(shí)間特性，因此，本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置還可以通過(guò)設(shè)置閾值來(lái)控制人工神經(jīng)元對(duì)輸入信息的時(shí)間響應(yīng)特性。并且，人工神經(jīng)元的輸入信號(hào)附加閾值隨著信號(hào)進(jìn)程而逐漸增大，那么產(chǎn)生類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間間隔也會(huì)逐漸增大，而且當(dāng)輸入信號(hào)消失時(shí)附加閾值就會(huì)慢慢衰減為零，類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的這種時(shí)間響應(yīng)特性可以很好描述輸入信號(hào)的強(qiáng)度和時(shí)間進(jìn)程。 圖8顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)輸入短純音波形的上升時(shí)間變化的第一個(gè)類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間響應(yīng)特性。輸入短純音波形的頻率和穩(wěn)態(tài)強(qiáng)度相同，而波形的上升時(shí)間分別為5ms、10ms、20ms、40ms，從圖中可以看出，上升時(shí)間越短，產(chǎn)生第一個(gè)類(lèi)動(dòng)作電位脈沖的時(shí)間越快，本發(fā)明的人工神經(jīng)元的這種時(shí)間響應(yīng)特性能很好描述輸入信號(hào)的起始信息。我們實(shí)驗(yàn)室在小鼠身上已經(jīng)證明了聽(tīng)覺(jué)神經(jīng)元對(duì)輸入聲音信號(hào)的這種時(shí)間響應(yīng)特性。 圖9顯示了本發(fā)明的人工神經(jīng)元或信號(hào)處理裝置對(duì)一串模數(shù)信號(hào)的解碼過(guò)程。模擬神經(jīng)元編碼好的模數(shù)信號(hào)(圖示中的輸入脈沖串)，經(jīng)圖3后半部分電路，分別以脈沖電流轉(zhuǎn)換、電流時(shí)間積分和濾波"還原"成相應(yīng)的包絡(luò)波形狀。
1權(quán)利要求
一種模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，包括(1)以復(fù)合電輸入信號(hào)模擬神經(jīng)元的信息輸入；(2)對(duì)所述復(fù)合電輸入信號(hào)進(jìn)行電位積分；(3)每當(dāng)積分獲得的電位達(dá)到預(yù)定閾值時(shí)產(chǎn)生一個(gè)標(biāo)識(shí)信號(hào)并隨之復(fù)位以重新開(kāi)始積分，從而獲得按照時(shí)序排列的一系列標(biāo)識(shí)信號(hào)；(4)利用每個(gè)所述標(biāo)識(shí)信號(hào)觸發(fā)一個(gè)脈沖，從而獲得按照時(shí)序排列的一系列脈沖；以及(5)對(duì)所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行積分以產(chǎn)生與所述復(fù)合電輸入信號(hào)一致的電輸出信號(hào)。
2. 如權(quán)利要求1所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，其特征在于， 所述標(biāo)識(shí)信號(hào)為二進(jìn)制的數(shù)字信號(hào)1或0。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，其特征在 于，所述復(fù)合電輸入信號(hào)為輸入電流信號(hào)，所述電輸出信號(hào)為電壓信號(hào)，進(jìn)一步包括對(duì)所述 電輸出信號(hào)進(jìn)行處理以獲得與輸入電流信號(hào)一致的輸出電流信號(hào)。
4. 如權(quán)利要求1或2所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，其特征在 于，所述復(fù)合電輸入信號(hào)為電流信號(hào)，進(jìn)一步包括利用輸入電壓信號(hào)獲得所述復(fù)合電輸入 信號(hào)的步驟。
5. 如權(quán)利要求1所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，其特征在于， 所述步驟(5)進(jìn)一步包括(a) 對(duì)所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖進(jìn)行脈沖寬度調(diào)整；(b) 將經(jīng)過(guò)脈沖寬度調(diào)整的所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖中的每個(gè)脈沖分別轉(zhuǎn)換成 一定時(shí)間的電流；(c) 將轉(zhuǎn)換成的一系列的電流隨時(shí)間進(jìn)行積分；以及(d) 對(duì)積分后的電流進(jìn)行濾波以將所述按照時(shí)序排列的一系列脈沖還原成與其對(duì)應(yīng)的 輸入信號(hào)。
6. 如權(quán)利要求1所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法，其特征在于， 進(jìn)一步包括產(chǎn)生附加閾值的步驟，所述附加閾值與所述預(yù)定閾值之和作為當(dāng)前預(yù)定閾值使 用。
7. —種采用如權(quán)利要求l-6之一所述方法的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處 理裝置，其特征在于，該裝置包括模擬產(chǎn)生神經(jīng)元的神經(jīng)沖動(dòng)的信號(hào)輸入電路、對(duì)所述信 號(hào)輸入電路的輸入信號(hào)進(jìn)行積分的膜電位積分電路、將所述膜電位積分電路的積分結(jié)果與 預(yù)定閾值電位進(jìn)行比較以產(chǎn)生類(lèi)似動(dòng)作電位脈沖的脈沖產(chǎn)生電路、以及對(duì)所述類(lèi)動(dòng)作電位 脈沖進(jìn)行積分以獲得與所述輸入信號(hào)一致的輸出信號(hào)的類(lèi)動(dòng)作電位脈沖編碼信號(hào)的解碼 電路。
8. 如權(quán)利要求7所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理裝置，其特征在于， 所述膜電位積分電路進(jìn)一步包括至少一條放電回路。
9. 如權(quán)利要求7所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理裝置，其特征在于， 該裝置進(jìn)一步包括能夠產(chǎn)生附加閾值的閾值電位調(diào)整電路。
10. 如權(quán)利要求7所述的模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理裝置，其特征在于，所述動(dòng)作電位為脈沖，并且，所述類(lèi)動(dòng)作電位脈沖產(chǎn)生電路進(jìn)一步包括用于產(chǎn)生二進(jìn)制數(shù) 字信號(hào)1或0的比較器電路以及根據(jù)所述數(shù)字信號(hào)1或0產(chǎn)生所述脈沖的觸發(fā)器電路。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種模擬生物神經(jīng)元信息處理機(jī)制的信息處理方法及裝置，包括模擬產(chǎn)生神經(jīng)元的神經(jīng)沖動(dòng)的信號(hào)輸入電路、對(duì)所述信號(hào)輸入電路的輸入信號(hào)進(jìn)行積分的類(lèi)似膜電位的積分電路、將所述類(lèi)膜電位積分電路的積分結(jié)果與預(yù)定閾值電位進(jìn)行比較以產(chǎn)生類(lèi)似動(dòng)作電位脈沖的脈沖產(chǎn)生電路、以及對(duì)所述類(lèi)動(dòng)作電位脈沖進(jìn)行積分以獲得與所述輸入信號(hào)一致的輸出信號(hào)的類(lèi)動(dòng)作電位脈沖編碼信號(hào)的解碼電路。本發(fā)明模仿了生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制并用電路的方法實(shí)現(xiàn)了這種信息處理方式。
文檔編號(hào)G06G7/18GK101770560SQ200810220739
公開(kāi)日2010年7月7日 申請(qǐng)日期2008年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月31日
發(fā)明者周凌宏, 梁妃學(xué), 王寧黔, 肖中舉, 鄧親愷 申請(qǐng)人:南方醫(yī)科大學(xué)