【摘 要】
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着眼于嗅觉神经系统的生物学特点，从仿生学角度提出了一种嗅觉神经系统整合模型。模型从不同角度进行对嗅觉神经系统进行仿真，使其尽可能贴近嗅觉神经系统的生理学特征。首
【机 构】
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湖南大学软件学院,长沙 410082 北京师范大学 信息科学与技术学院,北京 100875
【出 处】
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第十三届全国petri网理论与应用学术年会
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着眼于嗅觉神经系统的生物学特点，从仿生学角度提出了一种嗅觉神经系统整合模型。模型从不同角度进行对嗅觉神经系统进行仿真，使其尽可能贴近嗅觉神经系统的生理学特征。首先，在结构上，根据嗅觉神经系统解剖结构，完整体现了嗅觉系统的三个关键部分，以及它们之间的延时和反馈链接。其次，在神经元模型上，根据嗅觉系统不同部分的特点采用不同的神经元模型进行模拟。最后，在模型的神经动力学上，模型能够及时响应外界刺激。在刺激持续输入时，模型输出呈现出稳定的振荡模式；在特定刺激输入时，模型状态呈现有节奏的极限环状态。
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