一种基于FHN神经元的三次非线性函数拟合电路
成果类型:: 发明专利
发布时间: 2022-08-29 17:24:17
神经元是生物神经系统的基本功能单位,能在人体中产生多种电活动,并对外部施加的刺激做出反应。迄今为止,神经科学还无法很好地分析大脑的信息处理和认知功能。神经科学中提出的FitzHugh-Nagumo(FHN)模型被用于揭示放电活动,从而实现类似大脑的硬件设备。但是,FHN模型电路需要两个乘法器来实现神经元模型中的三次非线性函数功能,在电路实现过程中消耗了大量的资源。
针对相关技术中FHN神经元模型电路实现因三次非线性函数使用乘法器造成的成本高、IC集成电路中占用较大硅基面积的技术难题,目前尚未提出有效的解决方案。
1、现有技术中使用乘法器对神经元模型三次多项式非线性特征进行拟合,造成的成本高、效率低下的技术问题,进而达到了避免使用乘法器对神经元模型进行拟合,提高效率,降低成本的效果;
2、通过三次非线性项拟合后的FHN神经元模型产生不同的放电模式;制作了硬件电路,对FHN神经元的放电模态进行了实验验证。
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