Устройство для моделирования нейрона

 

Союз Соввтокив

Социалиотическив

Реооублив

4, 7/60

06g

Комитет оо делов изобретений и открытий ори Совете Министров

СССР

1.337.001.572:

16.8 (088.8) Авторы изобретения

В. С. Гладкий, Ю. P. Тугуз, В. В. Клименко и Е. Г. Билык

Таганрогский радиотехнический институт

Заявитель

УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОНА

Предлагаемое устройство может быть использовано при исследовании нейронных структур с помощью электронных моделей.

Известны статистические и динамические модели нейронов, выполненные на пороговых элементах. Однако их функциональные возможности при имитации основных свойств биологического нейрона ограничены.

Предлагаемое устройство для моделирования нейрона отличается от известных тем, что в нем суммирующий блок через переключатель связан со входами потенциального и динамического пороговых элементов, выходы которых через схему «ИЛИ» подключены ко входу усилителя-формирователя, один из выходов которого через ключ и блок моделирования рефрактерности подключен ко входу блока суммирования.

Это позволяет более полно исследовать ритмику нейронных структур.

На чертеже дана блок-схема устройства:

Оно содержит суммирующий блок 1; переключатель 2; потенциальный пороговый элемент 8 (например, триггер Шмитта); схему останова и запоминания 4, предназначенную для фиксации возбуждения нейрона в предшествующий тактовый момент времени, состоящую из схемы «И» и схемы запоминания, выполненной на симметричном триггере; динамический пороговый элемент 5; регулируемую линию задержки б, моделирующую синаптическую задержку нейрона; усилительформирователь 7; схемы «ИЛИ» 8 и 9; ключи

10 и 11 и блок 12, моделирующий свойства

5 рефрактерности.

С помощью переключателя 2 и ключей 10 и

11 на предлагаемой модели нейрона можно получить различные режимы работы при исследовании ритмики нейронных структур.

10 При работе в статическом свободном режиме переключатель 2 находится в положении а, ключ 10 замкнут, а ключ 11 разомкнут. Блок 1 суммирует входные сигналы в пространстве и во времени. При превышении суммарным входным сигналом величины порога О срабатывает статический пороговый элемент 8 (триггер Шмитта), выходной сигнал которого поступает через схему «ИЛИ» 8 на усилительформирователь 7 для формирования выходно20 го сигнала нейрона, и через схему «ИЛИ» 9 в блок индикации.

При работе в статическом принудительном режиме переключатель 2 находится в положении а, ключи 10 и 11 разомкнуты. В этом слу25 чае подключается схема останова и запоминания 4. При срабатывании порогового элемента 8 симметричный триггер схемы 4 перебрасывается в единичное состояние, в котором находится до прихода синхронизирующих им30 пульсов СИ1 и СИ>. Импульс СИ по251951

Составитель И. А. Шалирова

Редактор Л. А. Утехина Техред 3. Н. Тараненко Корректор О. И. Усова

Заказ 22/2 Тираж 480 Подписное

ЦЕП4ИПИ Комитета по делам изобретений и открытий при Совете Министров СССР

Москва Ж-35, Раушская наб., д. 4/5

Типография, пр. Сапунова, 2 ступает на схему «И» схемы 4 и позволяет выходному сигналу элемента 8 проходить в усилитель-формирователь 7, а импульс СИд перебрасывает симметричный триггер в нулевое состояние.

При работе в статическом режиме со свойством рефра1огерности переключатель 2 находится в положении а, ключи 10 и 11 замкнуты.

При возбуждении нейрона тормозящий сигнал с выхода усилителя-формирователя 7 посту пает через блок 12 в суммирующий блок 1 и резко увеличивает порог О, в результате чего нейрон в течение определенного момента времени не может быть возбужден.

При работе в динамическом режиме переключатель 2 находится в положении б, ключ

10 замкнут, а ключ 11 разомкнут. Суммарный сигнал с блока 1 поступает на вход порогового элемента 5, с выхода которого сигнал возбуждения нейрона поступает в блок индикации и на линию задержки б, где осуществляется синаптическая задержка на время тз. Величину задержки можно регулировать вручную, При работе в динамическом режиме со свойством рефрактерности переключатель 2 находится в положении б, ключи 10 и 11 замкнуты.

В этом случае подключается блок, моделиру5 ющий свойство рефрактерности.

Предмет изобретения

Устройство для моделирования нейрона, содержащее суммирующий блок, потенциальный

10 пороговый элемент и динамический пороговый элемент с линией задержки, схемы останова и запоминания, усилитель-формирователь, схемы

«ИЛИ» и блок моделирования рефрактерности, отличающееся тем, что, с целью расшире15 ния функциональных возможностей модели, в нем суммирующий блок через переключатель связан со входами потенциального и динамического пороговых элементов, выходы которых через схему «ИЛИ» подключены ко входу уси20 лителя-формирователя, один из выходов которого через ключ и блок моделирования рефрактерности подключен ко входу суммирующего блока.

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