论文部分内容阅读
针对神经网络中信息传递的研究在生物、医学以及人工智能方面具有重要的意义.通过对神经元工作机理的简化,我们建立了描述该问题的数学模型,并提出了激励函数等相关概念.基于实例分析,我们发现了神经元的排布拓扑以及胞体的激励函数形式会极大地影响神经网络中信息传递的特性,比如信号持续时间、幅值等;并由此提出了多种降低目标神经元兴奋程度的方法.