【摘 要】
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神经系统具有高维、强耦合以及复杂非线性动力学特性等特点,在对大规模神经元网络进行仿真时,传统计算机软件很难满足速度要求。本文运用现场可编程门阵列(FPGA)技术,构建硬
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神经系统具有高维、强耦合以及复杂非线性动力学特性等特点,在对大规模神经元网络进行仿真时,传统计算机软件很难满足速度要求。本文运用现场可编程门阵列(FPGA)技术,构建硬件系统平台,实现神经元网络的运算和特性分析,并对神经元参数辨识和控制的硬件实现作初步的研究。首先,本文构建硬件系统,系统由模型库、控制单元、参数存储模块、FPGA运算阵列和上位机等部分组成,为大规模神经元网络特性分析、神经元参数的辨识和控制提供实验平台。然后,本文在DSP Builder环境下对Morris-Lecar神经元和网络进行建模,构建硬件系统,研究神经元参数变化对神经元放电活动和网络同步性的影响。。通过与MATLAB仿真比较发现,FPGA神经元和网络满足计算神经科学的要求,同时有一定速度优势,且网络规模越大,优势越明显。其次,本文利用相同的建模方法,对更加复杂的海马CA3区锥体神经元进行建模研究,构建硬件系统,分析参数变化对神经元放电活动的影响。实验结果表明,海马硬件神经元满足计算神经科学的要求。最后,基于自适应同步原理和FPGA技术,本文研究了正常神经元参数的辨识和非正常神经元的控制。结果表明,硬件系统能准确辨识神经元的参数,对非正常神经元施加控制后,其输出与正常神经元最终达到一致。研究结果表明,该硬件系统能实现神经元网络的模拟、神经元的参数辨识和控制,提供了一个准确、快速的实验平台。
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