圆映射相关论文
2-D离散动力系统特别是2-D时滞离散动力系统是时滞大系统的一个重要组成部分，在控制理论中属于多变量离散时间序列或者空间序列的范......
近年来，基于spike神经元模型的人工神经网络(Spiking NeuralNetworks，简称SNNs，我们称之为脉冲神经网络)受到了人们的很大关注，被誉为......
近年来,基于脉冲神经元模型的人工神经网络(Spiking NeuralNetworks,简称SNNs,我们称之为脉冲神经网络)逐渐引起了研究者的广泛关......
本文主要围绕蔡氏电路,电流传输器展开研究工作。文章首先从混沌的定义、混沌的重要概念以及混沌的主要特征等几个方面对混沌理论......
提出了衡量神经信息编码的四个主要关键问题,其中不稳定的神经系统如何能得出确定的信息处理结果,这是一个看来十分矛盾的问题,要......
在序空间中进行信号处理是近年来提出的解决神经信息编码的新方法,不过其有效性还有待进一步验证.本文尝试结合H-H神经元模型和基......
对于圆映射ｆ（θ） ＝ ｋθ，ｋ ≥２ 为自然数，０ ≤θ≤２π．利用珋θ∈［０ ，１］ 的进位制展开： 珋θ＝ θ１ｋ ＋ θ２ｋ２ ＋ …＋ θｎｋｎ ＋ … θｎ ∈｛０ ，１，…，ｋ － １｝证明了ｆ ......
在谐振式传感器、多普勒频移等应用中测量频率的相对变化更有用,因此探索对频率变化的精确测量有很现实的意义。以圆映射动力学为......
为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模......
神经信息系统实质上是定量系统,应引起足够重视.关于神经系统的定量研究方面的报道比较少见.这一问题将会影响进一步的研究,如双耳......
研究了利用符号序列分析来提高参数式混沌测量精度的方法。采用一种新的圆映射电路来设计测量系统，按照符号动力学方法给出了符号划......
提出一种与现有的参数估计完全不同的方法—用符号动力学实现参数估计。按符号动力学原理对系统输出信号进行粗粒化测量,根据符号......
设计了一种基于累积．释放模型的圆映射电路，从理论上对该电路的圆映射迭代关系和符号动力学特性进行了分析。通过调整电路和阈值信号......
为了探讨不稳定的生物神经系统检测变化信号的方法,以及变化信号与神经系统输出脉冲的定量关系,本研究基于神经元模型（H-H方程）,用计......
蝙蝠等动物的神经系统能完成回声定位，从而确定障碍物方位。为了研究神经系统的实现过程，以单个神经元的信息编码为基础，从Izhikevich......
计算神经科学作为一个新的学科领域,在近三十年的发展中,扮演着越发重要的角色。特别是非线性动力学的引入,使得计算神经科学取得......
本文提出了一种基于脉冲神经网络SNN的语音识剐方法。该方法以H-H脉冲神经网络模型为基础，采用圆映射的脉冲编码理论将脉冲序列转化......
生物神经系统的信息处理能力及高级功能一直是人类希望探究的有待开发的研究领域。作为构成神经系统的基础结构,神经元及神经回路......
生物声纳的高灵敏度和高可靠性一直是仿生设计所追求的目标,然而至今仍没有一个令人信服的物理模型能很好得解释生物声纳优越性能......
