基于灾变动力学的神经元系统冲击叠加响应

摘要

随着计算机科学和人工智能技术的飞速发展，人们构建的神经网络模型的复杂性和智能性得到了极大的提高。当复杂的神经元系统受到“灾变性”的冲击时，其原有特征可能发生变化，后果难以预测。灾变动力学主要研究自然和人类社会突发剧烈变化的根源及其演变。系统所受到的冲击可分为内生冲击和外生冲击。本文在神经元系统通用理论模型的基础上，引入灾变动力学理论展开了研究。基于平均场模型，引入权重系数，建立起数学模型研究神经元系统在面临外生冲击、内生冲击、叠加冲击时的响应特性，并进一步讨论了神经元系统冲击响应的时间特性，如系统面临冲击的瞬时和长期响应，按权重或线性叠加时不同的响应形式，以及调节参数对神经元系统的影响。研究表明，独裁系数和权重系数对神经元系统的响应有着非常重要的影响，对这两个系数进行调整，能很好地实现防灾、自愈保护和减轻灾害的目的。