專利名稱：模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法及裝置，具體地，
本發(fā)明涉及一種執(zhí)行模數編碼與解碼的人工神經元(以下簡稱人工神經元或模數人工神 經元)或信號處理裝置，特別是以時間或者時間的倒數即頻率為模擬量，以相當于動作電
位的(單相或雙相)脈沖為數字量(無為0或有為1)的模數編碼和解碼方法的人工神經
元或信號處理裝置。
背景技術：
神經元，也稱神經細胞，是構成神經系統(tǒng)的基本功能單位。生物神經元一般主要由 三個部分組成樹突、軸突和胞體。樹突是胞體上短而多分支的突起，相當于神經元的信號 輸入端，用于接收傳入的神經沖動；而軸突為胞體上最長的突起，也稱神經纖維，端部一般 有一個或多個分支，可允許其對多個神經元傳出神經沖動；胞體則在神經信號的整合加工 和動作電位形成和傳遞過程中起重要作用(圖1)。兩個神經元的相互連接主要是通過突觸 來實現的， 一般來說，神經元的樹突或/和胞體或/和軸突通過突觸接收上級神經元的各種 輸入信息，這些信息通過神經元在時間和空間上的整合成具有新含義的信息，最終通過軸 突輸出神經沖動到突觸末梢轉化為遞質釋放。對于特定的輸入信息，神經元是否產生神經 沖動，產生多少神經沖動，什么時候產生神經沖動，取決于該神經元的電化學特性。所謂神 經元的電特性，主要指神經元的膜電容、膜電阻，膜通道電導(通道的離子特性，動力學特 性和其電化學勢能決定出入細胞的電流)和閾電位的動態(tài)變化特性；所謂化學特性，包括 兩部分，作為突觸前膜和后膜的化學特性。突觸后膜化學特性主要指作為突觸后神經元膜 上通道特異性受體及其與相關化學成分的相互關系(主要是化學門控性通道)；神經元作 為突觸前膜的化學特性包括支持動作電位在神經纖維上傳遞的神經纖維化學特性(主要 是快鈉通道)，動作電位傳遞到突觸末梢作為解碼動作電位編碼的突觸末梢化學構成、相關 關系和功能特性(主要是鈣通道)，而后是突觸后化學遞質釋放相關的化學成分、相關關系 和功能特性。神經元的化學特性非常復雜，但最終表現為電變化和釋放遞質濃度改變。因 而神經元的功能表現為信息接受的化學-局部電轉換，信息整合與傳遞的動作電位生成 與傳遞，信息輸出的動作電位-局部電轉換以及局部電-化學轉化。由于神經元具有信息 接受整合、信息編碼、信息解碼和信息輸出等基本過程，因此神經元是一個最為基本的信息 處理單元。因神經元的工作過程主要是電變化運算、傳遞與轉化，所以這些過程可以全部由 電路、軟件或其它方法來模擬。 模擬生物神經元的信息處理機制，人們提出了各種各樣的人工神經元模型。而這 些人工神經元模型又以1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts共同建立的MP神經元 模型為基礎。圖2所示為MP神經元模型的拓撲結構圖，它是一個多輸入/多輸出的非線性 信息處理單元，神經元i的輸出yi可用公式(1)描述 X = /<2 ，；-《) (1)
4
令 A = Z ，乂 -《 (2 ) 則 yi = f(Xi) (3) 其中，f (Xi)為神經元i的非線性作用函數，Uj為神經元i的輸入(j = 1，2，...，
n) ， Wij為神經元i的第j個輸入的連接權值，9 i為神經元i的閾值。神經元的輸出最簡 單的表達方式為當神經元輸入的加權大于閾值時，輸出為"l"，用來表示神經元的興奮狀 態(tài)；當神經元輸入的加權小于閾值時，輸出為"O"，用來表示神經元的抑制狀態(tài)。這個過程 用公式(4)來表示。/W = { "2 (4) 以MP神經元模型為基礎的人工神經元模型或神經網絡模型在模仿生物神經元的 信息處理機制是對神經元和神經網絡的一種簡單抽象，其關心的是在某一 /些輸入時神經 元有沒有輸出或者神經網絡中哪個神經元有輸出，并且對輸入信息的處理只做簡單的加權 疊加，這樣以MP神經元模型為基礎的人工神經元模型或神經網絡模型的信息處理機制與 真實神經元功能存在很大的差距。 模擬單一神經元功能時，神經元多信息接受可以看成是某一復合的電輸入信號， 而最終的電或/和化學遞質釋放的輸出也可以看成是一輸出電信號。我們實驗室的研究發(fā) 現神經元對輸入信息的處理機制是將輸入電變化(電流或電壓或其它電變化參數，包括 小量漏入/出變化)通過膜電容的時間積分，當達到動作電位產生閾值(具有長時間剌激 的適應性)時，神經元產生具有輸入特性的動作電位序列，動作電位產生作為數字化量，相 當于二進制1 ;該動作電位序列具有從信號輸入開始記到各相應動作電位產生的時間序列
特性(或者時間的倒數即頻率)；正是這一模擬量------各動作電位的產生時間編碼了輸
入信息；動作電位傳遞到神經元末梢后以編碼的逆過程進行解碼并還原成局部電變化或/ 和化學遞質釋放，相當于輸出電信號。因此，相對于以MP神經元模型為基礎的人工神經元 模型或神經網絡模型，生物神經元關心的不僅僅是有沒有動作電位產生，而更重要的是什 么時候產生動作電位，即如何以動作電位的時間序列編碼輸入信息，又如何將編碼輸入信 息的動作電位時間序列解碼為相應的輸出信號。人工神經元將是以生物中樞神經系統(tǒng)工作 為基礎的仿生計算機的基本構成單元。建立一種完全模仿生物神經元的信息處理機制的人 工神經元模型，將會為基于神經中樞工作原理(人工神經元或網絡)的工業(yè)和軍事應用開 拓全新方向，進一步為以數理模型揭示謎樣復雜多變的神經中樞工作機制奠定基礎，還可 能為模數理論和模糊理論研究及應用提供新思路。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提供一種能夠模仿生物神經元的信息處理機制的人工神經元 方法及或信號處理裝置。 本發(fā)明的一種技術方案是這樣實現的提供一種模擬生物神經元信息處理機制的 信息處理方法，其包括以下主要步驟以復合電輸入信號模擬神經元的信息輸入；對復合電輸入信號進行電位積分；每當積分獲得的電位達到預定閾值時產生一個標識信號并隨之
復位以重新開始積分，從而獲得按照時序排列的一系列標識信號；利用每個標識信號觸發(fā)
一個脈沖，從而獲得按照時序排列的一系列脈沖；以及，對按照時序排列的一系列脈沖進行
積分以產生與復合電輸入信號一致的電輸出信號。 可選擇地，標識信號可以為二進制的數字信號1或0。 可選擇地，復合電輸入信號可以為輸入電流信號，電輸出信號可以為電壓信號， 則，進一步包括對電輸出信號進行處理以獲得與輸入電流信號一致的輸出電流信號。
可選擇地，復合電輸入信號為電流信號，進一步包括利用輸入電壓信號獲得復合 電輸入信號的步驟。 優(yōu)選地，進一步包括對預定閾值進行調節(jié)的步驟。 更優(yōu)選地，進一步包括產生附加閾值的步驟，附加閾值與預定閾值之和作為當前 預定閾值使用。 所述對按照時序排列的一系列脈沖進行積分以產生與復合電輸入信號一致的電 輸出信號的步驟進一步包括(a)對所述按照時序排列的一系列脈沖進行脈沖寬度調整； (b)將經過脈沖寬度調整的所述按照時序排列的一系列脈沖中的每個脈沖分別轉換成一定 時間的電流；(c)將轉換成的一系列的電流隨時間進行積分；以及(d)對積分后的電流進行 濾波以將所述按照時序排列的一系列脈沖還原成與其對應的輸入信號。 本發(fā)明的另一種技術方案是這樣實現的提供一種采用本發(fā)明的方法的模擬生物 神經元信息處理機制的信息處理裝置，該裝置包括模擬產生神經元的神經沖動的信號輸 入電路、對信號輸入電路的輸入信號進行積分的膜電位積分電路、將膜電位積分電路的積 分結果與預定閾值電位進行比較以產生類似動作電位脈沖的脈沖產生電路、以及對類動作 電位脈沖編碼信號進行積分以獲得與輸入信號一致的輸出信號的類動作電位脈沖編碼信 號的解碼電路。 優(yōu)選地，類膜電位積分電路進一步包括至少一條放電回路。 優(yōu)選地，該裝置進一步包括能夠產生附加閾值的閾值電位調整電路。 優(yōu)選地，動作電位可視成為一種脈沖，并且，類動作電位脈沖產生電路進一步包括
用于產生二進制數字信號1或0的比較器電路以及根據數字信號1或0產生脈沖的觸發(fā)器電路。 具體地，所述類動作電位脈沖編碼信號的解碼電路包括脈沖寬度調整電路，其對 按照時序排列的一系列脈沖進行脈沖寬度調整；RC積分電路，其將經過脈沖寬度調整的按 照時序排列的一系列脈沖進行RC積分；以及低通濾波電路，其對經過RC積分的信號進行濾 波以將按照時序排列的一系列脈沖還原成與其對應的輸入信號。 可選的，本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置可以根據實際需要通過設置膜電容 的大小來調整類動作電位脈沖的時間編碼特性。 所謂初始閾值和附加閾值的影響神經元產生動作電位的過程總的來說是兩種電 位比較的過程，其中一種是膜電位，另外一種是閾值電位，而閾值電位又等于初始閾值電位 和附加閾值電位之和，當膜電位達到閾值電位時就產生動作電位，因此初始閾值和附加閾 值電位是控制動作電位產生時間的一個重要參數。 可選的，本發(fā)明的人工神經元可以根據實際需要通過設置初始閾值電位和附加閾值電位的增長速度來調整動作電位的時間編碼特性。 所謂膜電容的漏電速度及膜電位的復位速度的影響一般情況下膜電容在充電過 程中也有一個小的漏電回路，顯然膜電容的漏電速度也影響了膜電容充電到達閾值電位的 速度，從而間接影響了動作電位產生的時間，并且，膜電容的漏電回路是非信號輸入期間使 膜電位保持在初始狀態(tài)的重要因素；在一個動作電位產生后，膜電位需要一定時間來恢復 到初始狀態(tài)，然后再為下個動作電位的產生做準備，所以膜電位的復位速度影響到了下一 個動作電位的產生時間。 可選的，本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置可以根據實際需要通過設置膜電容 的漏電速度和膜電位的復位速度來微調類動作電位脈沖的時間(或頻率)編碼特性。
可選的，本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置可以通過設置以上因素的一個或者 多個來調整類動作電位脈沖的時間(或頻率)編碼特性。 可選的，可以用一個人工神經元或信號處理裝置來編碼輸入信息，也可以用一組 按照一個規(guī)律設置影響時間(或頻率)編碼特性的參數的人工神經元組成一個人工神經元 網絡來編碼輸入信息。 本發(fā)明的有益效果是生物神經元信息處理機制的核心部分就是把輸入信息轉換 成動作電位(數)產生時間或頻率(模)的模數編碼方式。本發(fā)明模仿了生物神經元的這 種信息處理機制建立了人工神經元模型，并用電路的方法實現了這種信息處理方式，但本 發(fā)明的思想還包含這種信息處理方式的其他實現方法，例如軟件方法。由于神經元時間序 列的動作電位傳遞是一簡單傳輸過程，對于神經元時間序列動作電位的解碼是一時間積分 和/或濾波過程，相當于編碼的逆運算過程，這里不作詳細說明(附圖3中已包含相應的實 現電路，其它電路和方法可選擇性完成解碼功能)。 以下結合附圖和實施例，來進一步說明本發(fā)明，但本發(fā)明不局限于這些實施例，任 何在本發(fā)明基本精神上的改進或替代，仍屬于本發(fā)明權利要求書中所要求保護的范圍。


圖1、生物神經元模式圖。 圖2、 MP人工神經元模型。 圖3、人工神經元模型電子元件實現圖。 圖4、人工神經元模型的輸入信息強度變化與輸出的關系。 圖5、人工神經元模型的輸入波形頻率變化與輸出的關系。 圖6、人工神經元模型的膜電容充電時間常數變化與輸出的關系。 圖7、人工神經元模型的閾值電位變化與輸出的關系。 圖8、人工神經元模型的輸入短純音波形的上升時間變化與產生第一個動作電位 的關系。 圖9、人工神經元模型解碼脈沖時間(模數)信號時的輸入輸出關系。
具體實施例方式
發(fā)明人研究發(fā)現生物神經元的信息處理機制主要為以動作電位的時間特性來編 碼輸入信息的特征，而生物神經元的這種時間編碼方式來源于生物神經元信息處理過程中
7物神經元的信息處理過程可以分解為神經元信息輸入、編碼、傳遞、解碼等 以下幾環(huán)節(jié)。 1、神經元信息輸入。 一般情況下神經元的信息輸入包括突觸前輸入和突觸本身 的一些動態(tài)變化，這里只考慮突觸前輸入即樹突和胞體的輸入。突出前輸入為上級神經元 細胞的傳入信息(主要是動作電位經電化學轉換的遞質釋放，也包括直接電和化學信息輸 入)。這個電和化學輸入信息通過改變胞體電特性，進而導致突觸后膜一種或多種離子電導 變化(大小和時間進程)來影響進出細胞膜電流的大小和時間進程，因而神經元多信息輸 入可以看成是某一復合的電輸入信號I (t)。 2、神經元信息編碼。這一環(huán)節(jié)由電流-電壓轉化和以閾值編碼被轉換的電壓兩個 內容組成。
電流_電壓轉化主要由膜電容的工作機制完成。膜電流變化導致膜電容充放電，
從而改變相當于跨膜的電壓變化，表現為相當于膜電位的去極化或超極化。
以閾值編碼被轉換的電壓當膜電位去極化到閾值電位時，神經元就產生動作電
位(相當于動作電位的單相或雙相各種形式的脈沖波)。 一旦動作電位產生膜電位就快速
復位。復位后如仍有輸入信號便再次積分重復上一次的動作電位產生過程。如此反復，神
經元便以相對穩(wěn)定的閾值將輸入信號轉變成不同時間產生的動作電位，即以動作電位產生
時間t(An)序列(或者時間的倒數即頻率)編碼了輸入信號。 關于膜電位的復位神經元產生動作電位后，膜電位快速復位到靜息水平，為膜電 容再次充電做準備，在這個過程中相當于膜電容有一個快速的放電回路。 關于閾值電位的變化生物神經元的閾值電位由兩部分組成初始閾值和輸入信 息附加閾值。 一般情況下神經的元的閾值電位維持在一定的水平，即初始閾值，但神經元受 到連續(xù)剌激時，閾值電位會緩慢升高，特別當受神經元高強度連續(xù)剌激時，閾值電位快速升 高而甚至使神經元無法產生動作電位，由于輸入信息的作用而使閾值增加的部分稱為附加 閾值，一般情況下附加閾值隨輸入信息的時間進程緩慢增加，當輸入信息消失后其又緩慢 恢復到零。生物神經元這種附加閾值現象在生理上經?？梢姡缟镌谑盏礁邚姸裙庹?時會出現短暫失明。 3、神經元編碼信息的動作電位傳遞。動作電位的傳遞相當于代表動作電位的單相 或雙相各種形式脈沖波在導體(相當于神經纖維)上的傳遞，主要貢獻為延時，即傳遞過程 中的時間消耗。這一時間延遲為恒定值，不改變動作電位時序編碼特性。
4、神經元編碼信息的動作電位序列的解碼。神經元所產生的動作電位沿神經纖維 傳遞到神經末梢的突觸前膜時，膜上的鈣離子通道(也包括其它離子通道及其相關的物質 成份)發(fā)生變構，造成鈣離子內流(內向電流)和胞漿內鈣離子濃度改變，從而導致突觸前 膜釋放神經遞質。電流決定鈣離子單位時間的流入量也就決定了單位時間化學遞質釋放的 多少。因此，神經元所產生的動作電位在神經末梢被解碼并"還原"成與輸入信息相應的跨 膜電流，也就是說，動作電位傳遞到神經元末梢后以編碼的逆過程進行解碼并將動作電位 的時序(或頻率但不同于頻率)編碼還原成局部電變化或/和化學遞質釋放，相當于輸出 電信號。 Wu LG實驗室(美國NIH， Shun et al. 2002)發(fā)現突觸末梢鈣離子流及遞質釋放 與剌激的頻率有關而與剌激的持續(xù)時間和幅度無關，且單次剌激所致的鈣瞬變和遞質釋放
8是一相對恒定值，即提示動作電位傳遞至神經末梢后以鈣離子通道的激活和鈣電流變化解 碼了動作電位的模數編碼。由于神經元的動作電位被認為是"全"和"無"的、不衰減的，因 此單位動作電位引發(fā)的突觸末梢電變化是一個相對恒定的短時間鈣瞬變，多動作電位的時 序編碼轉變?yōu)橐罆r序變化單位鈣內流的時間積分，單位鈣電流時間積分的濾波就"還原"成
輸入信息，即輸出信息r a)。輸出信息i (t)與輸入信息i' (t)的相似程度為神經元信 息編碼與解碼的準確性。 為達成簡化的目的，我們僅假設鈣離子通道在動作電位的解碼過程中起作用。由 于動作電位到達神經末梢時觸發(fā)并激活了該處膜上鈣離子通道，而鈣離子通道均按該離子 通道特定的動力學特性(如總電導的開放和關閉時間常數)進行有規(guī)律地開放和關閉，從 而形成逐漸增高繼而下降至原位的鈣離子內流過程。為能較好地以硬件(電路)進行模 擬，我們設鈣離子通道電導的開放和關閉均遵循同一恒定時間常數(A)的指數變化，分別 相當于電容的充電和放電過程，設總鈣通道開始關閉時間為另一常數(t)，則鈣電流的變
化為 其中A， A均為常數，A為突觸前膜為單次動作電位可興奮的鈣通道總電流量，入 為鈣離子通道電導的開放和關閉時間常數。當0 < t < t時，鈣電流按指數(1-e—t/A)增 大；當t〉 t時，鈣電流按指數(l-e—T/A)e(T—t)"減小，當t等于3入、4.6入時相當于95% 或99%的通道被激活。這種變化形式相當于電容按固定時間充電后并以相應的方式放電。 因此，當把f丐電流按歐姆定理(UCa(t) =RICa)轉化為相應的電壓Ua(t)后，單脈沖-電流轉 換可以用一電容和一電阻組成的RC簡單回路模擬。同時也可以用其他類似的方法來模擬， 如軟件程序；而且鈣離子內流也可用其它先上升后下降到原位的函數來模擬。其方式可以 根據實際需要進行設置，甚至可以包括激活的鈣離子通道數隨時間逐步減少或增多的(指 數或非指數)變化。 根據以上規(guī)則，每個動作電位都可以在突觸前膜誘發(fā)出一個按一定函數關系變化 的鈣電流。那么，對于多個按一定時間特性排列的動作電位其誘發(fā)的鈣電流為所有動作電 位分別誘發(fā)的鈣電流在時間的疊加，即 ICa總(t) = ICa (t-t》+ICa (t_t2) + +ICa (t-ti) +ICa (t-tn) (6)
其中ti為第i個動作電位產生的時間。當相鄰兩個動作電位時間間隔小于單個 動作電位所誘發(fā)的鈣電流的時間進程時，鈣電流必然會累加，同理，根據歐姆定理轉化為相 應的電壓UCa@、 (t) = RIcd后，這種效果就相當RC回路在對一個脈沖充電后放電還沒完全 結束就又開始對第二個脈沖充電。式子(6)中的I，即轉換電流的幅度也可以是隨時間變化 的函數，通常所有生物通道包括*丐通道都需要恢復時間，如下一剌激太快，則會造成有些通 道不反應，因而最大電流I減少，當然也有易化造成隨時間增大的結果。對多個脈沖(相當 于動作電位)攜帶時間信號經以上兩步解碼后變成了相應的鈣電流變化(根據歐姆定理轉 換為相應的電壓)，對此電壓的濾波(主要是低通濾波)就可以將多脈沖時間編碼的模數信 號在某種程度上還原成瑜入信號，即n")^C/(0^/'(0 (T(n)為多脈沖時間編碼的模數信 號)。 綜上所述，神經元將隨時間連續(xù)變化的模擬輸入信號I(t)編碼成不同時間(或頻率但不同于頻率，為模擬量)產生的動作電位(數字量)，即模數信號T(n)，這一編碼 在動作電位序列中的模數信號傳遞至神經末梢后又以動作電位的觸發(fā)單位解碼成輸出信
號r a)，也就是/(0 n")^ 。生物神經元的信息處理過程中動作電位產生的時
間特征主要來源于突觸前輸入信息經過神經細胞膜電導翻譯后轉換成跨細胞膜的電流變 化，電流的幅度及時間進程將會直接影響到膜電容的充電到閾值電位的速度，也就是直接 影響到動作電位產生的時間。 本人工神經元或信號處理裝置輸入信息為任何變化的函數或任何多個變化函數 '和，。 所謂膜電容對突觸后電流的積分作用指膜電容對突觸后電流的積分電位達到閾 值電位的過程，該過程需要的時間由膜電容來決定，即對于一定的突觸后電流輸入，膜電容 的大小決定了動作電位產生的時間或頻率。 模仿神經元以上信息處理過程，建立了用電子元件實現的人工神經元模型或信號 處理裝置。圖3是本發(fā)明人工神經元電路模型或信號處理裝置包括 信號的輸入級電路該電路為加減求和電路，主要由運放U1B組成，求和電路的正 輸入端為Ui j ，代表多類多種輸入。該電路輸出的電流一方面提供給膜電位積分電路產生膜 電位，另一方面提供給閾值電位調整電路產生附加閾值。 類膜電位積分電路該電路主要由運放U1A和電容C1組成，電容C1兩端的電位模 仿神經元的膜電位，積分電路的時間常數t 二R^p這個時間常數是人工神經元對信息時 間編碼的核心部分，電容CI有兩條放電回路，第一條由電容Cl、電阻R3和模擬開關U2的 1Y0通道組成，于非動作電位產生期間起作用，模仿神經的膜漏電回路，而第二條由電容C1 和模擬開關U2的1Y1通道組成，于動作電位產生期間起作用，模仿神經元在產生動作電位 后膜電位快速放電過程。 閾值電位調整電路該電路主要由運放U1D、 U2A、 U2B和分壓電阻R5、 R6組成，R5 和R6產生的分壓模仿神經運初始閾值電位，經過由U2A組成的阻抗轉換器輸入到由U2B組 成的加減求和電路的正輸入端，而由U1D組成的積分電路對輸入信號積分，輸出電位當作 閾值電位調整量輸入到由U2B組成的加減求和電路的負輸入端，最終得到閾值電位UT。閾 值電位調整電路模仿了神經元的閾值電位隨輸入信息變化的過程。 類動作電位脈沖產生電路類動作電位脈沖產生電路由運放U1C構成的比較器電 路和由定時器555D構成的單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器電路組成，當積分電路輸出的電位比閾值電位大 時，比較器U1C輸出0，否則比較器U1C輸出1，當比較器輸出0時就觸發(fā)了單穩(wěn)態(tài)觸發(fā)器產 生一個脈沖，這個脈沖就相當動作電位，脈沖的寬度可由電阻R4和電容C3來調節(jié)。
類膜電容放電回路參數調整電路該電路主要由模擬開關U2構成，U2的兩個選擇 端中的B腳置地，而A腳由動作電位輸出端U0控制，在非動作電位產生期間模擬開關1Y0 1C連通，而在動作電位產生期間模擬開光1Y1 1C連通，這樣就給積分電容C1提供兩條可 選的放電回路。 類動作電位脈沖編碼序列的解碼電路該電路由一個555定時器構成的脈沖寬度 調整電路、由電阻R25和電容C3構成的RC積分電路和由運放U1D構成的低通濾波電路組 成。脈沖寬度調整電路為可選，其主要作用是調整輸出的類動作電位脈沖寬度，使其與后續(xù) 解碼電路的各種參數相匹配，類動作電位脈沖寬度調整由電阻R23和電容C6決定；RC積分電路的作用主要是把每個輸入的類動作電位脈沖轉化成具有一定幅度和時間進程的解調電壓，這個解調電壓的幅度和時間進程由RC積分電路對輸入脈沖的充/放電過程決定；低
通濾波電路的作用主要是對前級產生的解調電壓系列進行低通濾波，從而對人工神經元的
輸入信息做某種程度的恢復，低通濾波截止頻率由電容C8和電阻R28 R30來設置。
人工神經元對輸入信息的時間編碼與神經元膜充電的時間常數、初始閾值電位及附加閾值電位、輸入信息的強度和頻率等因素有關。人工神經元對輸入信息的時間編碼可以根據實際需要來設置，并且可以根據圖3所給的電路實現圖定量描述。 一般來說，人工神經元對輸入信息的編碼方式主要包括第一個動作電位的產生時間，后續(xù)動作電位的個數以及時間分布。單個人工神經元對輸入信息的時間編碼是一種串行機制，如果按照一定規(guī)律設置參數的多個人工神經元同時對某一信號處理，那么這些神經元對輸入信號的時間編碼就是并行加串行共同作用的機制，這會很大程度提高了對輸入信息時間編碼的特異性，在生物體中，幾乎所有的輸入感知器神經元都是按照這種方式工作的。 圖4顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置對不同強度的輸入信息的輸出時間響應特性。橫線表示輸入的直流信號，從下向上直流信號的強度分別為25mv、50mv、100mv、200mv、400mv、800mv，從圖中可以看出，當輸入信號的強度低時，人工神經元產生類動作電位脈沖的時間長、間隔大、個數少，而隨著輸入信息的強度逐漸增大時，人工神經元產生類動作電位脈沖的時間逐漸變短、間隔變小、個數增多。生物神經元對輸入信號強度的編碼已經被膜片鉗實驗證實為類似的機制，當施加的剌激信號為連續(xù)小強度信號時，生物神經元需要較長時間才能產生動作電位，而剌激信號較大時，神經元很容易產生動作電位，并且放電頻率和時程與輸入信號很好對應，因此，本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置對信號強度的這種時間編碼方式很好的模擬了生物神經元對信號強度的這種時間編碼機制。
圖5顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置對不同頻率的輸入信息的輸出時間響應特性。第一張圖表示輸入信號為噪音時輸出類動作電位脈沖的時間編碼特性，第二張圖表示輸入信號為10kHz的純音時輸出類動作電位脈沖的時間編碼特性，第三張圖表示輸入信號為lkHz的純音時輸出類動作電位脈沖的時間編碼特性。從圖中可以看出，當輸入信息的頻率較高時，類動作電位脈沖的時間編碼特性與直流輸入信號相近，頻率分辨性較差，而當輸入信號頻率較低時，類動作電位脈沖可以出現明顯的周期特點，也就是說人工神經元或信號處理裝置對低頻信號的頻率響應特性比較好，這種特性在生物神經元也是類似的，比如人體表的觸覺神經元，當剌激頻率高于觸覺神經元的頻率分辨截止頻率時，人體就不能分辨出兩次連續(xù)的剌激。本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置可以通過改變電路中與時間有關的參數來使其適應不同頻率的信號。 圖6顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置的類膜電容充電時間常數變化的輸出時間響應特性。四張小圖形分別表示人工神經元類膜電容充電時間常數分別為t=ls、0. 5s、0. 25s、0. 125s時輸出類動作電位脈沖的時間編碼特性，這里人工神經元的其他參數固定，并且輸入信號相同。從圖中可以看出，對于不同的時間常數，人工神經元的動作電位都有與輸入信號相對應的周期特性，但類動作電位脈沖的個數和時間分布特點相差較大。神經元的這種特點很容易理解，當時間常數小時，神經元的膜電位充電達到閾值時間更短頻率更大，而產生動作電位的時間更快并且數量更多，因此對于相同的輸入信號，閾值小的神經元產生動作電位的個數更多， 間分布更緊密。本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置可以靈活設置時間常數來更好響應某類特定的輸入信號，并且可以按一定規(guī)律來設置多個神經元的時間常數來并行響應輸入信號的各個細節(jié)信息。 圖7顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置的閾值電位變化的輸出時間響應特性。人工神經元的閾值由初始閾值和輸入信號附加閾值組成，圖中縱軸表示人工神經在不同初始閾值時對同一直流信號的動作電位時間特性，從下向上閾值分別為-70mv、-60mv 、 -50mv 、 -40mv 、 -30mv 、 -20mv ，橫軸表示輸入信號的時間進程所帶來的附加閾值對類動作電位脈沖產生時間分布的影響。從圖中可以看出，人工神經元的閾值更低(-70mv)，類動作電位脈沖產生的時間更快，個數越多，時間分布更緊密，而閾值更高時(-20mv)，類動作電位脈沖有相反的時間特性，因此，本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置還可以通過設置閾值來控制人工神經元對輸入信息的時間響應特性。并且，人工神經元的輸入信號附加閾值隨著信號進程而逐漸增大，那么產生類動作電位脈沖的時間間隔也會逐漸增大，而且當輸入信號消失時附加閾值就會慢慢衰減為零，類動作電位脈沖的這種時間響應特性可以很好描述輸入信號的強度和時間進程。 圖8顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置對輸入短純音波形的上升時間變化的第一個類動作電位脈沖的時間響應特性。輸入短純音波形的頻率和穩(wěn)態(tài)強度相同，而波形的上升時間分別為5ms、10ms、20ms、40ms，從圖中可以看出，上升時間越短，產生第一個類動作電位脈沖的時間越快，本發(fā)明的人工神經元的這種時間響應特性能很好描述輸入信號的起始信息。我們實驗室在小鼠身上已經證明了聽覺神經元對輸入聲音信號的這種時間響應特性。 圖9顯示了本發(fā)明的人工神經元或信號處理裝置對一串模數信號的解碼過程。模擬神經元編碼好的模數信號(圖示中的輸入脈沖串)，經圖3后半部分電路，分別以脈沖電流轉換、電流時間積分和濾波"還原"成相應的包絡波形狀。
1權利要求
一種模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，包括(1)以復合電輸入信號模擬神經元的信息輸入；(2)對所述復合電輸入信號進行電位積分；(3)每當積分獲得的電位達到預定閾值時產生一個標識信號并隨之復位以重新開始積分，從而獲得按照時序排列的一系列標識信號；(4)利用每個所述標識信號觸發(fā)一個脈沖，從而獲得按照時序排列的一系列脈沖；以及(5)對所述按照時序排列的一系列脈沖進行積分以產生與所述復合電輸入信號一致的電輸出信號。
2. 如權利要求1所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，其特征在于， 所述標識信號為二進制的數字信號1或0。
3. 如權利要求1或2所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，其特征在 于，所述復合電輸入信號為輸入電流信號，所述電輸出信號為電壓信號，進一步包括對所述 電輸出信號進行處理以獲得與輸入電流信號一致的輸出電流信號。
4. 如權利要求1或2所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，其特征在 于，所述復合電輸入信號為電流信號，進一步包括利用輸入電壓信號獲得所述復合電輸入 信號的步驟。
5. 如權利要求1所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，其特征在于， 所述步驟(5)進一步包括(a) 對所述按照時序排列的一系列脈沖進行脈沖寬度調整；(b) 將經過脈沖寬度調整的所述按照時序排列的一系列脈沖中的每個脈沖分別轉換成 一定時間的電流；(c) 將轉換成的一系列的電流隨時間進行積分；以及(d) 對積分后的電流進行濾波以將所述按照時序排列的一系列脈沖還原成與其對應的 輸入信號。
6. 如權利要求1所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法，其特征在于， 進一步包括產生附加閾值的步驟，所述附加閾值與所述預定閾值之和作為當前預定閾值使 用。
7. —種采用如權利要求l-6之一所述方法的模擬生物神經元信息處理機制的信息處 理裝置，其特征在于，該裝置包括模擬產生神經元的神經沖動的信號輸入電路、對所述信 號輸入電路的輸入信號進行積分的膜電位積分電路、將所述膜電位積分電路的積分結果與 預定閾值電位進行比較以產生類似動作電位脈沖的脈沖產生電路、以及對所述類動作電位 脈沖進行積分以獲得與所述輸入信號一致的輸出信號的類動作電位脈沖編碼信號的解碼 電路。
8. 如權利要求7所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理裝置，其特征在于， 所述膜電位積分電路進一步包括至少一條放電回路。
9. 如權利要求7所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理裝置，其特征在于， 該裝置進一步包括能夠產生附加閾值的閾值電位調整電路。
10. 如權利要求7所述的模擬生物神經元信息處理機制的信息處理裝置，其特征在于，所述動作電位為脈沖，并且，所述類動作電位脈沖產生電路進一步包括用于產生二進制數 字信號1或0的比較器電路以及根據所述數字信號1或0產生所述脈沖的觸發(fā)器電路。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種模擬生物神經元信息處理機制的信息處理方法及裝置，包括模擬產生神經元的神經沖動的信號輸入電路、對所述信號輸入電路的輸入信號進行積分的類似膜電位的積分電路、將所述類膜電位積分電路的積分結果與預定閾值電位進行比較以產生類似動作電位脈沖的脈沖產生電路、以及對所述類動作電位脈沖進行積分以獲得與所述輸入信號一致的輸出信號的類動作電位脈沖編碼信號的解碼電路。本發(fā)明模仿了生物神經元的信息處理機制并用電路的方法實現了這種信息處理方式。
文檔編號G06G7/18GK101770560SQ200810220739
公開日2010年7月7日 申請日期2008年12月31日 優(yōu)先權日2008年12月31日
發(fā)明者周凌宏, 梁妃學, 王寧黔, 肖中舉, 鄧親愷 申請人:南方醫(yī)科大學