• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

类神经元:一种新颖且简化的神经元模型。

The Neuroid: A novel and simplified neuron-model.

作者信息

Arguello E, Silva R, Castillo C, Huerta M

机构信息

Simón Bolívar University, Caracas, Venezuela. u

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:1234-7. doi: 10.1109/EMBC.2012.6346160.

DOI:10.1109/EMBC.2012.6346160
PMID:23366121
Abstract

In this paper we introduce a novel computational neuron-model, the Neuroid, which is based on three basic operations that are carried out by nerve cells to process the incoming information, such as comparison, and frequency pulse modulation-demodulation. The model was implemented using LabVIEW 10.0, in order to assign to each of these operations, an execution block (Virtual Instrument). The results of its implementation showed a very similar behavior to that exhibited by real neurons. Furthermore, due to its simplicity and low computational requirements, it is expected that the Neuroid can be used to create several software models of biological neural systems, either for research or teaching purposes.

摘要

在本文中,我们介绍了一种新型的计算神经元模型——神经单元(Neuroid),它基于神经细胞执行的三种基本操作来处理传入信息,如比较以及频率脉冲调制 - 解调。该模型使用LabVIEW 10.0实现,以便为这些操作中的每一个分配一个执行模块(虚拟仪器)。其实现结果显示出与真实神经元非常相似的行为。此外,由于其简单性和低计算要求,预计神经单元可用于创建生物神经系统的多个软件模型,用于研究或教学目的。

相似文献

1
The Neuroid: A novel and simplified neuron-model.类神经元:一种新颖且简化的神经元模型。
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2012;2012:1234-7. doi: 10.1109/EMBC.2012.6346160.
2
New trends in computational modeling: a Neuroid-based retina model.计算建模的新趋势:基于类神经单元的视网膜模型。
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2013;2013:4561-4. doi: 10.1109/EMBC.2013.6610562.
3
Presenting a Neuroid model of wind-up based on dynamic synapse.提出一种基于动态突触的风上神经模型。
J Theor Biol. 2019 Mar 21;465:45-50. doi: 10.1016/j.jtbi.2019.01.018. Epub 2019 Jan 11.
4
VLSI circuits implementing computational models of neocortical circuits.VLSI 电路实现新皮层电路的计算模型。
J Neurosci Methods. 2012 Sep 15;210(1):93-109. doi: 10.1016/j.jneumeth.2012.01.019. Epub 2012 Feb 11.
5
Functional consequences of model complexity in rhythmic systems: I. Systematic reduction of a bursting neuron model.节律系统中模型复杂性的功能后果:I. 爆发性神经元模型的系统简化
J Neural Eng. 2007 Sep;4(3):179-88. doi: 10.1088/1741-2560/4/3/002. Epub 2007 Apr 20.
6
Spiking neural P systems with multiple channels and polarizations.具有多通道和极化的脉冲神经P系统。
Biosystems. 2019 Nov;185:104020. doi: 10.1016/j.biosystems.2019.104020. Epub 2019 Aug 19.
7
Neural stability and flexibility: a computational approach.神经稳定性与灵活性:一种计算方法。
Neuropsychopharmacology. 2003 Jul;28 Suppl 1:S64-73. doi: 10.1038/sj.npp.1300137.
8
Spiking neuron computation with the time machine.时反神经网络计算。
IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2012 Apr;6(2):142-55. doi: 10.1109/TBCAS.2011.2179544.
9
Turn Down That Noise: Synaptic Encoding of Afferent SNR in a Single Spiking Neuron.调低噪声:单个放电神经元中传入 SNR 的突触编码。
IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2015 Apr;9(2):188-96. doi: 10.1109/TBCAS.2015.2416391. Epub 2015 Apr 22.
10
Novel Spiking Neuron-Astrocyte Networks based on nonlinear transistor-like models of tripartite synapses.基于三方突触的非线性晶体管样模型的新型脉冲神经元-星形胶质细胞网络。
Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2013;2013:6559-62. doi: 10.1109/EMBC.2013.6611058.