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整合发放神经元模型突触输入参数估计
被引量：
1
1
作者
王锋
焦贤发
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期428-432,共5页
文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入...
文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入参数。结果表明:最小二乘估计仅适合阈下活动的参数估计,而对阈上活动无效;极大似然估计适用于神经元放电的阈值行为;无论是从适用范围还是估计精度来说,极大似然估计都要优于最小二乘估计。
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关键词
整合发放神经元模型
突触输入
噪声
极大似然估计
最小二乘估计
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职称材料
题名
整合发放神经元模型突触输入参数估计
被引量：
1
1
作者
王锋
焦贤发
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期428-432,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11172086
11232005)
文摘
文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入参数。结果表明:最小二乘估计仅适合阈下活动的参数估计,而对阈上活动无效;极大似然估计适用于神经元放电的阈值行为;无论是从适用范围还是估计精度来说,极大似然估计都要优于最小二乘估计。
关键词
整合发放神经元模型
突触输入
噪声
极大似然估计
最小二乘估计
Keywords
integrate-and-fire（IF）model
synaptic input
noise
maximum likelihood estimation（MLE）
least squares estimation
分类号
O29 [理学—应用数学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
整合发放神经元模型突触输入参数估计
王锋
焦贤发
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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