Компьютерное моделирование биологического нейрона
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
;
1. Основные особенности работы нейрона
нейрон биологический синапс моделирование
В настоящий момент ученые не решили окончательно вопрос, какие программные функции выполняет нейрон [6]. Однако по косвенным данным можно выявить предположительный набор его операций.
Во-первых, строение нейрона в общем случае одинаково для любой точки нервной системы, что гарантирует некоторый абсолютно одинаковый набор операций для всех нейронов нервной системы.
Во-вторых, этот набор, судя по составному характеру всего сущего в природе, должен ограничиваться минимально необходимым количеством базовых операций, без которых нельзя построить функции верхнего (более сложного) уровня.
В-третьих, любая сложная функция состоит из набора простых операций, что лишний раз подтверждает наличие такого набора [2].
Если мы посмотрим на функционирование современного микропроцессора, то увидим, что он также имеет минимальный набор необходимых базовых операций, а все остальные функции, лишь собраны из них.
Но если заглянем вглубь ядра микропроцессора, то набор базовых операций уменьшится до действий логического сдвига, умножения, сложения и тому подобных. Поэтому прямо можем предположить, что ядро нейрона в состоянии выполнять все аналогичные операции. Ну, по крайней мере, сложение и вычитание точно, так как такие операции, видимо, имеют естественную синонимичность, какой бы природы ни была использующая их среда.
Вообще, зависимо от среды, операция в одном случае обозначает сложение чисел, в другом - наложение состояний, в третьем - объединение категорий, в четвертом - интеграцию образов, и так далее. Значит, смысл в том, что должен существовать некий минимум действий низшего уровня, который обязано выполнять ядро нейрона, причем под ядром мы будем понимать тот условный внутренний механизм в нейроне, исполняющий обработку входящих и выходящих нервных сигналов [5].
Теперь снова вернемся к строению нервной системы. Функций одного нейрона недостаточно для реализации каких-либо серьезных действий, поэтому несколько нейронов объединяются в нервный узел - ганглий. В нервном узле выполняется подготовительная интеграция и переработка нервных сигналов.
Для аппаратного или программного аналога нейрона функции интеграции нервных сигналов Xsi в большинстве случаев могли бы выполняться с помощью операций логического или математического сложения, так как интегрирование здесь подразумевает наложение сигнала на сигнал.
Также не исключено использование операций переработки сигналов: типа "Исключающее ИЛИ" (регистрация различий, то есть A=110010, B=011011 и A xor B=101001), "Логическое И" (отсечение различий) и других.
По логике программирования, в каждом живом нервном узле из определенных связей между нейронами выстраивается некий алгоритм работы, необходимый исключительно для конкретного участка нервной системы.
Алгоритм в таком случае может основываться на любых базовых операциях нейронов, лишь бы он выполнял возложенные на него функции.
К тому же выстроенные связями нейронов алгоритмы, по всему, получается, могут иметь немалое количество входных и выходных параметров.
Объединение нейронов в нервные узлы и навязываемая единственным аксоном минимизация количества выходных параметров служит, по всей видимости, для уменьшения нагрузки на транспортные магистрали нервной системы [7].
Для создания сверхсложных вычислительных узлов и алгоритмов нервные узлы объединяются в нервные центры, состоящие из многих тысяч нейронов. Нервные центры обслуживают деятельность других нервных узлов и центров или исполнительных органов.
Совсем не обязательно, чтобы нервный центр находился внутри мозга. Большинство функций организма обеспечивается рядом нервных центров, расположенных на различных уровнях центральной нервной системы.
В нервных центрах из интегрированных нервными узлами сигналов выявляются признаки происходящих во внешней (и во внутренней) среде событий.
Принцип работы, скорее всего, похож на работу нервного узла, только реализованный алгоритм здесь представляется гораздо сложнее. Алгоритм нервного центра тоже имеет большое количество входных параметров, но выходных параметров у него больше, чем тех же параметров алгоритма нервного узла. Однако выходных параметров предположительно всегда меньше входных, так как нервные центры также построены с учетом единственного выходного канала в нейронах.
Центральной частью нервной системы является мозг. В него приходит информация со всех нервных центров. Мозг представляет собой огромный нервный центр, в котором выполняется аналитическая обработка выявленных подведомственными нервными центрами признаков происходящих событий. Здесь признаки классифицируются, определяются характеристики событий, взаимосвязи между ними, вырабатываются ответные реакции. Мозг имеет в своем распоряжении большой банк памяти, построенный на тех же элементных единицах - нейронах.
Рассмотренная далее модель искусственного нейрона должна быть легко приспосабливаемая к созданию нервных узлов и центров. В ходе работы будет показано, как используя простые программно-аппаратные решения, удается решать сложные задачи вычислительной техники.
2. Функциональное описание предлагаемой модели
В качестве функциональной основы предлагаемой модели нейрона, принята схема процессов преобразования импульсных потоков нейрона gs i предложенная в работах