非线性嗅觉生理模型在一维序列识别中的应用

查看全文 作　　者：[1]汪乐;[1]李光;[2]郭宏记;[1]李绪;Walter [3]J.FREEMAN

机构地区：[1]浙江大学生物医学工程系,杭州310027;[2]浙江大学物理系,杭州310027;[3]DepartmentofMolecular 索引CellBiologyUCBerkeley

出　　处：《系统仿真学报》索引2004年第16卷第3期,共6页

摘　　要：Water J Freeman教授在生理实验的基础上建立了一套基于嗅觉系统的神经网络模型。这套模型运用非线性动力学的方法较好的模拟了人体的嗅觉系统,并能够产生类似脑电的非周期背景信号。利用这个的基于嗅觉系统而建立的模型--K系列模型可以实现模式识别。本文首先从原理上介绍了K系列模型的拓扑结构和数学基础,然后通过实际的计算机数值模拟介绍了KII网络和KIII模型在实现一维序列识别时的方法和结果,简单说明了这个模型在模式识别上的特点。 关键词：神经嗅觉系统混沌模式识别

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