[发明专利]一种新型神经元振荡器

说明书

技术领域

本发明涉及仿生机器人运动控制神经网络的构建领域，特别是一种新型神经元振荡器。

技术背景

有关神经科学和神经生理学的研究表明，在脊椎动物的大脑皮层、脑干和脊髓、龙虾的幽门的控制神经网络以及水蛭的运动控制神经网络中，中枢模式发生器(Central Pattern Generator，简称CPG)都是一个重要组成部分，它可以在没有外部感官信息反馈的情况下产生节律输出。中枢模式发生器的建模根据机理的不同可以被分为：振荡器CPG、生物神经元CPG和连接CPG。其中振荡器CPG以其结构简单、运算量小、参数整定方便等特点成为中枢模式发生器应用中常用的一种建模方式。此种建模方式是将CPG看作是由一组相互耦合的振荡器构成的，振荡器之间的相互耦合作用使CPG产生一定相位关系的节律输出。

在目前的振荡器CPG中，大多数振荡器模型并不是由神经元模型构建而成的，如Kuramoto振荡器、Hopf振荡器、Van Der Pol振荡器等，因此，这类模型仅能对CPG的节律输出特性进行模拟，而不能从本质上模拟CPG的运行机理。从现有研究成果来看，利用神经元模型构建的振荡器主要有：Wilson和Cowan于1972年提出的神经元振荡模型和Matsuoka于1985年提出的神经元振荡器模型两个。根据现有关于CPG的神经元种类、连接关系、结构等的研究，Matsuoka振荡器是更加符合CPG的运行机理的。然而，由于Matsuoka振荡器所采用神经元模型的限制，由此振荡器构成的CPG内部只能存在抑制性连接关系，这是与生物CPG神经网络的特点完全不同的。真实的生物CPG神经网络中既抑制性连接和兴奋性连接都是存在的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是通对现有技术的不足，提供一种在Matsuoka振荡器的基础上，通过改进神经元模型，建立了一个新的振荡器模型。此新振荡器模型与Matsuoka振荡器模型相比，不但可以包含抑制性和兴奋性连接，而且可以对振荡器的饱和、不激活、节律和非节律输出进行控制，更加符合生物运动的规律和特性。

本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种新型神经元振荡器，其特点是，通过建立了一个神经元模型，然后将两个神经元之间通过抑制性突触相互连接，构成一个振荡器模型；所述的神经元模型，在具有疲劳特性的漏积分器神经元模型基础上，增加输出饱和和自兴奋性特性后，形成了一个神经元模型；

其中，所述神经元模型的输出，采用非线性函数表示，且该非线性函数满足当x≥θ时，输出具有饱和特性，当x＜θ时，神经元没有输出。

本发明中，所述新神经元模型的输出，可以采用不同的非线性函数表示，但是需要满足当x≥θ时，输出具有饱和特性，当x＜θ时，神经元没有输出。所述的神经元模型可以采用以下两个微分方程组中的一个：

式中，x为神经元的膜电势；y为神经元的输出；s为神经元收到的所有外部输入；a为神经元收到的自我兴奋性反馈的连接权重，a＞0；τ跟神经元膜电势相关的时间常数，τ＞0；γ跟神经元疲劳过程相关的时间常数，γ＞0；x′为反应神经元疲劳程度的变量；b为神经元的疲劳强度，b＞0；θ为神经元的输出阈值，为神经元输出的上界，且ε和σ为常系数，ε＞0和σ＞0；λ是神经元输出的饱和系数。

本发明所述的新型神经元振荡器，进一步优选的技术方案是：两个神经元之间相互抑制，每个神经元具有一个自我兴奋性连接；具体模型如下：