神经仿生学 神经仿生学 神经仿生学是神经科学与现代技术 相结合的产物.最明显的例子是应用色 觉三原色理论发明了彩色印刷和彩色电 视,应用视觉暂留(视后像)的原理发 明了电影.此外.模拟人脑控制和协调 肢体运动的原理.设计了能自动调节握 力的机器手,既能轻轻地握住一个鸡 蛋,又能使劲地举起数十斤的重物.在 ...
随着自动化技术的不断发展，对自适应系统控制的需求也在不断增加。神经进化算法可以被广泛应用于自适应系统控制的设计和优化中，提升系统的稳定性和鲁棒性。综上所述，神经进化算法作为仿生学和人工智能的结合，具有重要的理论意义和实际应用价值。随着人工智能技术的不断进步，相信神经进化算法将会在更多领域展现出其强...
人工神经网络(ANN)是模仿生物神经网络,由通过权重相互连接的节点(神经元)层组成。每个神经元使用激活函数来处理输入并产生输出。由于ANN能够模拟非线性连接,因此它适用于涉及信号处理和传感器融合的应用。 脉冲神经网络(SNN)模拟神经元的脉冲行为,其中信息随时间通过离散的脉冲进行传递。它更适用于神经形态计算平台,并提供...
因此本文将从神经网络的基本原理出发,探讨仿生学中神经网络的研究与应用。 一、神经网络的基本原理 神经网络的本质是对人脑神经元工作方式的模拟,其最基本的组成单元是人工神经元。人工神经元接受输入信号,如其输入信号总和大于某个阈值,就会产生一个输出信号,并将信号传递给下一个神经元。这个过程即为“激励传递”。
近日,天津大学明东教授课题组研发的人感仿生神经系统技术,已成功应用于海尔集团的中央空调系统。该技术在国内尚属首例,已获授权两项国家发明专利,通过联合红外双信道的人工视觉感知与人工智能的识别决策,对室内物理空间内的人体运动进行定位与判别,无需遥控器实现自动调节,真正做到风随人动、风避人动、人来风至、人走...
正是人脑中的千万亿个突触的可塑性——各种因素和各种条件经过一定的时间作用后引起的神经变化(可变性、可修饰性等),使得人脑的记忆和学习功能得以实现。 2 神经形态芯片的发展简史 因此,模仿人类大脑的理解、行动和认知能力,就成为重要的仿生研究目标。1990 年,加州理工学院名誉教授Carver Mead给出了神经形态芯片的...
神经生成模型可用于从数据中学习复杂的概率分布,从中采样,并产生概率密度估计。我们提出了一个计算框架,用于开发受大脑中预测处理理论启发的神经生成模型。根据预测处理理论,大脑中的神经元形成一个层次,其中一个层次的神经元形成对来自另一个层次的感觉输入的期望。这些神经元基于它们的期望和观察到的信号之间的差异来更...
在汽车智能化的今天,我们在很多场合谈论到汽车电子电气架构(E/E Architecture)的时候,会使用到“大脑”“神经系统”等类原本用于生物学语境下的术语。这一定程度上,是在汽车电子领域中引申了仿生学的设计,例…
ngc-learn 是一个Python模拟库,旨在通过以灵活重新排列的组件和操作的形式具体实例化神经元动力学和突触可塑性形式来满足上述需求,以构建用于大脑研究的任意、模块化和复杂的仿生系统。启发了计算和神经认知建模。更重要的是,它旨在促进神经计算和信息处理、神经元电路、生物学上合理的信用分配和神经模拟代理的新模型的...
针对离子电子学仿生神经突触器件现存的挑战,北京大学集成电路学院/微米纳米加工技术全国重点实验室/集成电路高精尖创新中心王玮教授团队首次提出了一种新型仿生神经突触器件,该器件能同时实现晶圆级制造、生物兼容性、低工作电压、多种信号载流子、静电屏蔽和多级电导连续可调等特点。