コウモリの聴覚野FM-FMニューロンのモデリング

蝙蝠听觉皮层 FM-FM 神经元建模

• 批准号: 05855057
• 负责人: 鈴木 正清
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Kitami Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1993
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1993 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05855057/
• 关键词: 遅延同調ニューロン; FM-FM野; 距離識別; 重み付き総和; 方位推定; 最大尤度法; センサアレイ; アルゴリズム; 遅延同調ニューロン; FM-FM野; 距離識別; 重み付き総和; 方位推定; 最大尤度法; センサアレイ; アルゴリズム

本研究では、空間情報を抽出する並列分散型の信号処理手法を構築することを目的とし、標的距離に同調したコウモリのFM-FMニューロンのモデル化および方位情報の抽出のための効率的なアルゴリズムの開発を行なった。1.標的距離に同調したFM-FMニューロンは、FM-FM野に規則的に配列されている。FM-FM野では、一つの距離情報が皮質上に広がりをもって表示されることになる。この状態を計算機上でシミュレートし、FM-FM野から導かれる距離情報の精度を重み付き総和によって見積もった。単一ニューロンの応答の揺らぎは確率によって表現した。その結果、一種類の重みつき総和では、対象となるこだま遅延全体を識別するのは困難ではあるが、限られた範囲のこだま遅延では非常に優れた識別性能を示した。荒い距離識別によって重みを切替えることにより、対象となるこだま遅延全体に渡って高い距離識別が達成されることが分かった。波動を用いた空間情報の抽出法として、信号源の方位を同定することは、レーダ、ソナー、地震学、電波天文学、などで古くから重要な問題である。最大尤度方位推定法は、精度・分解能が高く、完全反射によって生ずるコヒーレントな信号や少数の観測値しか入手できない場合にも適用可能である。しかしながら、多変数の非線形最適化の必要から、一般に膨大な計算を必要とする。本研究では、等間隔直線アレイの場合について、最大尤度法の利点を損なわずに、高い計算効率を有するアルゴリズムを開発した。単一ニューロンに時間域応答を組み込んでFM-FMニューロンの遅延同調特性の発現機構をモデル化することは今後の課題である。最大尤度方位推定のための並列分散型処理機構の開発もまた今後の課題である。

这项研究旨在构建一种平行的分布式信号处理方法，用于提取空间信息，并开发了一种有效的算法，用于对BAT FM-FM神经元进行建模，该算法调整为目标距离并提取方向信息。 1。与目标距离同步的FM-FM神经元在FM-FM区域定期安排。在FM-FM区域中，显示一个距离信息，并在皮层上散布了一个距离。在计算机上模拟了该状态，并使用加权总和估算了从FM-FM字段得出的距离信息的准确性。单神经元反应的波动通过概率表达。结果，尽管很难用单一类型的加权总和来识别整个目标kodama延迟，但已证明它具有出色的识别性能，而Kodama延迟范围有限。发现具有粗糙距离识别的切换权重可以在整个目标Kodama延迟上实现高距离识别。作为一种使用波提取空间信息的方法，在雷达，声纳，地震学，射电天文学等中，识别信号源的方向一直是重要的问题。最大似然取向估计方法具有很高的精度和分辨率，并且还适用于仅由于完美反射而获得相干信号或少量观察值的情况。但是，由于需要多变量的非线性优化，通常需要大量计算。在这项研究中，我们开发了一种具有较高计算效率的算法，对于同等间隔的线性阵列的情况，而不会损害最大似然方法的优势。将时间域的反应纳入单个神经元，并建模FM-FM神经元延迟调谐特性的表达机理是未来的挑战。对最大似然取向估计的平行分布处理机制的开发也是未来的挑战。