Устройство для моделирования нейрона

 

(72) Автор изобретеиия

B.Ë. Кузьменко

Львовский государственный медицинский инс ит т- (71) Заявитель

У ) г (54) УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОНА

Изобретение относится к моделированию избирательных свойств центральной нервной системы, заключающихся в резкой перестройке "внимания" и готовности к совершению соответствующих действий при поступлении так называемых настораживающих сигналов. Такие свойства организма в целом настораживаться и обострять внимание в ответ на соответствующие тревожные сигналы может быть объяснено существованием в нервной системе соответствующих "сторожевых" центров, в обычных условиях заторможенных и не. принимающих участие в общей работе центральной нервной системы, но включающихся только при определенных условиях.

Устройство моделирования нейрона предназначено для использования в 2о моделях таких "сторожевых" центров и может также быть использовано в системах самозащиты роботов и их аналогов.

Известно устройство для моделирования нейрона, содержащее преобразователи частоты в напряжение, сумматор, схему сравнения, преобразователь напряжения в частоту, формирователь выходных импульсов (11.

Однако это устройство не обладает переменным порогом чувствительности..

Наиболее близким к предлагаемому является устройство для моделирования нейрона, содержащее две группы входных преобразователей частоты в напряжение, выходы которых соединены соответственно с прямыми и инвертирующими входами сумматора, выход которого подключен к первому входу схемы сравнения и к входу пер вого ключа, выход которого через преобразователь напряжения в частоту соединен с входом формирователя выходных импульсов, выход схемы срав

9551 нения подключен к управляющим входам первого и второго ключей (2) .

При срабатывании схемы сраВнения закрывается первый и открывается второй ключ, в результате порог устройства. меняется. Однако переменность порога, достигаемая в устройстве, используется для формирования пачек (залпов) импульсов, параметры которых могут быть применены для, Я распознавания места приложения внешних стимулов на входах сети. Использование же устройства в качестве поставленной цели создания "сторожевых".пунктов модели нервной системы !5 затруднено, так как подвижность порога определяется дискретно двумя источниками напряжения. а

Цель изобретения - расширение класса моделируемых функций централь- 6 ной нервной системы за счет создания модели нейрона, моделирующего "сторожевые" механизмы соответствующих цент. ров.

Указанная цель достигается тем, что в устройство для моделирования нейрона, содержащее две группы входных преобразователей частоты в напря" жение, выходы которых соединены соответственно с прямыми и инвертирующими входами сумматора, выход которого подключен к первому входу схемы сравнения и к входу первого ключа, выход которого через преобразователь напряжения в частоту соединен с входом формирователя выходных импульсов, вы3S ход схемы сравнения подключен к уп . равляющим входам первого и второго ключей, введены инвертор, масштабирующий резистор, операционный усилиЩ тель, интегрирующий конденсатор и входной преобразователь частоты в напряжение, выход которого через масштабирующий резистор соединен с входом операционного усилителя, с

4j входом второго ключа и с однои обклад. кой интегрирующего конденсатора, другая обкладка которого подключена к выходу операционного усилителя, к выходу второго ключа и через инвертор к второму входу схемы сравнения.. 6

На чертеже представлена схема устройства. Устройство содержит две группы преобразователей 1 и 2 частоты в напряжение, сумматор 3, схему 4 ы сравнения, инвертор g, первый ключ

6, преобразователь 7 напряжения в частоту„ формирователь 8 выходных

18 ф импульсов, входной преобразователь

9 частоты в напряжение, управляемый интегратор 10, содержащий масштабирующий резистор 11, операционный усилитель 12, интегрирующий конденсатор

13, второй ключ 14.

Нормальное положение ключей закрытое.

Устройство работает следующим образом.

На вход преобразователя частоты в напряжение постоянно поступают импульсы с частотой следования,,определяемой условиями эксперимента.

Источниками импульсов, поступающих на вход преобразователя 9, могут быть соответствующие выходы нейронной сети или ритмообраэующие устройства, в зависимости от целей моделирования и эксперимента. Напряжение из U1 с выхода преобразователя 9 поступает на интегратор 10. Напряжение 1!2 на выходе интегратора 1, создает опорное напряжение схемы 4 сравнения. Так как зто напряжение постоянно растет до некоторого предела, определяемого насыщением интегратора, то создается модель гиперполяризации, значительно го повышения порога нейрона и снижения его чувствительности на слабые сигналы.

При поступлении на возбуждающие входы устройства относительно слабых и средней силы сигналов в момент создания гиперполяриэации не приводит к возбуждению устройства. Бсли íà входы устройства поступят сильные "тревожные" сигналы, то при U> y U<, где

Uq - напряжение на выходе сумматора

3, на выходе схемы сравнения образуется напряжение, которое, поступая на управляющие входы первого и второго ключей, замыкают их. В результате замыкания второго ключа происходит разрядка конденсатора 13 интегратора 10 и в этот момент опорное напряжение на втором входе сравнения принимает нулевое значение. Через открытый ключ 6 напряжение поступает на вход преобразователя 7 напряжения в частоту уже не только при подаче сильных "тревожных" сигналов, но и при поступлении всех сопутствующих ему слабых. На выходе формирователя

8 выходных импульсов образуется последовательность импульсов, частота следования которой пропорциональна напряжению на выходе сумматора 3.

955118

Если в какой-то момент сигналы на входы преобразователей 1 частоты в напряжение перестанут поступать; то ключи 6 и 14 перейдут в закрытое . состояние. На выходе интегратора 5

10 снова начинается образование на" пряжения U2, которое будет определять порог устройства. При этом скорость роста порогового напряжения зависит от частоты поступления импульсов на вход преобразователя

9. Постепенный рост порогового напряжения создает в устройстве фазу относительной рефракторности, т.е. Фазу, в которой устройство уже не реагирует на слабые сигналы, но остается чувствительным на сигналы средней величины. Если такие сигналы поступят на его входы, то снова восстанавливается повышенная чув- 20 ствительность к слабым сигналам.

Иными словами, сигналы средней си- . лы как бы подтверждают существование опасности и обостряют внимание. Если же сигналы, подтверждающие опасность,>> не поступают некоторое время, определяемое частотой следования импульсов на входе преобразователя 9, т.е. это время регулируется, то система "успокаивается" и создается 30 модель гиперполяризации за счет высокого опорного напряжеНия на втором входе схемы 4 сравнения.

Для дифференциации значимости входных сигналов задаются соответственно веса входом. Каждый вход устройства может быть соединен с выходами соответствующих систем распознавания образов, в результате чего поступление на входы сигналов одних образов может вызвать гиперполяризацию и обострение чувствительности к сигналам других сопутствующих образов. Сеть, составленная из таких устройств, может способствовать диф45 ференцированному восприятию одних образцов при одновременном подавлении восприятия других или же, напротив, усиливать восприятие комплекса сопутствующих образов в зависимости от типа сетевых решений.

Формула изобретения

Устройство для моделирования ней- . рона, содержащее две группы входных преобразователей частоты в напряжение, выходы которых соединены соответственно с прямыми и инвертирующими входами сумматора, выход которого подключен к первому входу схемы сравнения и к входу первого ключа, выход которого через преобразователь напряжения в частоту соединен с входом формирователя выходных импульсов, выход схемы сравнения подключен к управляющим входам первого и второго ключей, отличающееся тем, что, с целью расширения класса моделируемых функций центральной нервной системы эа счет моделирования сторожевых механизмов, в него введены инвертор, масштабирующий резистор, операционный усилитель, интегрирующий конденсатор и входной преобразователь частоты в напряжение, выход которого через масштабирующий резистор соединен с входом операционного усилителя, с входом второго ключа и с одной обкладкой интегрирующего кснденсатора, другая обкладка которого подключена к выходу операционного усилителя, к выходу второго ключа и через инвертор к второму входу схемы сравнения.

Источники информации, принятые во внимание при экспертизе

1. Авторское свидетельство СССР

N 647698, кл. G 06 G 7/60, 1976.

2. Авторское свидетельство СССР но заявке N 2848806/18-24, кл. G 06 G 7/60, 1980 (прототип).

955118

Заказ 0 5 Тираж 731

ВНИИПИ Государственного комитета СССР по делам изобретений и открытий

113035 Иосква Ж-35 Раувская наб. д. 4/5 одписное филиал ППП Патент, r. Ужгород, ул. Проектная, Составитель А. Яицков

Редактор M. Янович Техред Т.Маточка Корректор Г. Огао

Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона Устройство для моделирования нейрона 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх