神經(jīng)元集群小波-聚類(lèi)編碼的研究.pdf

1、研究目的：本論文研究記憶腦區(qū)(海馬)神經(jīng)元集群電活動(dòng)的小波一聚類(lèi)編碼，研究它編碼外界刺激的效能，以期在“細(xì)貌”上“劃分”編碼特定刺激的功能的神經(jīng)元集群。本論文的研究對(duì)象是記憶關(guān)鍵腦區(qū)海馬CA3區(qū)的功能神經(jīng)元集群，期望從神經(jīng)元放電及其各個(gè)小波尺度的細(xì)貌上“劃分”編碼特定刺激的功能神經(jīng)元集群，探索在不同小波尺度上對(duì)刺激的編碼效能，特別是在同時(shí)輸入兩類(lèi)刺激時(shí)，研究在某個(gè)特定小波尺度上的“細(xì)貌”編碼在編碼兩個(gè)以上刺激的優(yōu)越性。 研究方法

2、： 1．建立脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pulse coupled neural network，PCNN)模型，仿真在不同刺激模式(記憶任務(wù))下，海馬CA3區(qū)神經(jīng)元群體電活動(dòng)的時(shí)空序列。 根據(jù)海馬解剖結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，海馬CA3區(qū)的120個(gè)神經(jīng)元分為興奮性神經(jīng)元和抑制性神經(jīng)元，其數(shù)量比為5:1；在CA3區(qū)，平均每個(gè)興奮性神經(jīng)元與75％的同一層其他神經(jīng)元相連。抑制性神經(jīng)元為全連接，用于調(diào)節(jié)CA3區(qū)神經(jīng)元集群的稀疏放電；神經(jīng)元之間的權(quán)重為

3、高斯分布；只有興奮性神經(jīng)元有輸出，神經(jīng)元群體的輸出為稀疏發(fā)放，群體的平均發(fā)放率小于10％(稀疏發(fā)放)。 PCNN模型的輸入為幾類(lèi)典型的刺激模式：(1)Gaussian分布隨機(jī)刺激，周期為0.2sec的正弦刺激以及以上兩類(lèi)刺激以不同權(quán)重的線性疊加；(2)正弦整流刺激，余弦整流刺激以及兩類(lèi)刺激的線性疊加。PCNN模型在三類(lèi)刺激下神經(jīng)元集群中每個(gè)神經(jīng)元放電的仿真序列中，獲取其ISI時(shí)空序列。 2．對(duì)仿真神經(jīng)元群體的放電進(jìn)行聚類(lèi)

4、編碼： 1)對(duì)PCNN模型在不同刺激下的仿真ISI時(shí)空序列，應(yīng)用自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)來(lái)劃分出功能神經(jīng)元集群； 2)根據(jù)海馬神經(jīng)元群體發(fā)放ISI時(shí)空序列的FFT頻譜分布，確定小波分解的尺度為5，對(duì)ISI序列進(jìn)行小波分解，對(duì)各個(gè)尺度上的ISI子分量進(jìn)行聚類(lèi)，劃分在輸入以上三類(lèi)刺激時(shí)，特別是在兩種刺激同時(shí)輸入時(shí)編碼刺激的功能神經(jīng)元集群。 研究結(jié)論： 1．PCNN模型可以有效仿真在三類(lèi)輸入刺激模式下，海馬CA

5、3區(qū)神經(jīng)元群體的稀疏發(fā)放(平均發(fā)放率小于10％)。 2．聚類(lèi)編碼信息的效能：在(1)Gaussian隨機(jī)刺激下和正弦刺激；(2)正弦整流刺激和余弦整流刺激下，神經(jīng)元集群ISI序列聚類(lèi)編碼可以劃分表征不同單個(gè)刺激的神經(jīng)元集群；但對(duì)于劃分兩類(lèi)刺激的疊加效能不明顯。 3．小波一聚類(lèi)編碼信息的效能：(1)在Gaussian隨機(jī)刺激和正弦刺激下，在第五尺度可以劃分表征兩類(lèi)刺激的特征神經(jīng)元集群，且編碼效果優(yōu)于聚類(lèi)編碼信息的效能；(2