【摘 要】
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准确辨识生物神经元网络(BNN)连接结构对于进一步理解其网络行为与功能,构建具有生物真实性、结构更加优化的人工智能网络具有重要意义.本文提出基于条件互信息的动态贝叶斯
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,内蒙古机电控制重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61863029,61364018),内蒙古自然科学基金杰出青年培育基金(2016JQ07),内蒙古自治区高等学校“青年科技英才计划”(NJYT-15-A05)。
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准确辨识生物神经元网络(BNN)连接结构对于进一步理解其网络行为与功能,构建具有生物真实性、结构更加优化的人工智能网络具有重要意义.本文提出基于条件互信息的动态贝叶斯网络法,以探明BNN的连接结构.首先,利用积分点火原理构造脉冲神经元网络,经过网络仿真后得到多通道动态响应数据;然后,针对该数据集,计算神经元节点间的条件互信息,通过与对给定阈值δ进行比较,判断节点间的连接情况;最后,辨识出动态贝叶斯网络的连接结构.实验结果表明基于条件互信息的动态贝叶斯网络法对于BNN具有较高的辨识正确率.
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