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期刊论文 362

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2021 30

2020 41

2019 24

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2012 7

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2010 4

2009 7

2008 13

2007 15

2006 9

2005 21

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关键词

神经网络 27

人工智能 7

有限元 7

人工神经网络 6

深度学习 5

遗传算法 5

BP神经网络 4

有限元法 4

机器学习 4

ANSYS 3

裂缝 3

BP算法 2

COVID-19 2

RBF神经网络 2

三维有限元 2

优化 2

优化算法 2

元胞自动机模型 2

先天性心脏病 2

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神经元之间的相位同步和能量平衡 Research Article

谢盈1,姚昭1,马军1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1407-1420 doi: 10.1631/FITEE.2100563

摘要：在一类简单的神经元电路不同支路嵌入光电管和热敏电阻来设计一种功能性神经元。通过光电管的光电流和流经热敏电阻的通道电流可以控制神经元电路的场能量。神经元的放电模态同时依赖于外界光照和温度。我们提出两种规则来讨论神经元之间突触耦合增强问题，神经元之间的能量差控制着神经元之间突触耦合强度的增长和突触电流变化，且神经元之间的同步有利于维持神经元之间的能量平衡。第一类规则类似于饱和增益法，即神经元在达到完全同步之前其突触耦合强度以恒定的增益周期性增长。第二类规则指出神经元突触耦合强度以恰当的增益呈现指数型增长，直到神经元之间达到能量平衡。两个不同的神经元在突触耦合增强的过程中可以实现相位同步。两个完全相同的神经元即使在噪声环境下，神经元耦合突触按照第二类规则增长强度依旧可以有效实现完全同步和能量平衡。这些研究结果为设计和训练智能神经元电路提供了思路，即通过设置梯度性能量分布来调控耦合通道。

关键词：哈密顿能量；耦合同步；突触增强；神经元电路

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一类新的光电神经元模型及其动力学 Research Articles

刘勇1,徐万江1,马军2,3,Faris ALZAHRANI4,Aatef HOBINY4

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第9期页码 1387-1396 doi: 10.1631/FITEE.1900606

摘要：生物神经元可感知多种外界刺激信号，这些信号可被转化为等效的电流来驱动神经元。因此，神经元的膜电位可通过外刺激调控呈现各类放电模式。实际上，可靠的神经元模型应考虑内在的生物物理效应以及功能性编码。提出一个光电神经元模型以表达其非线性编码过程和外界光信号驱动神经元的电活动响应。在该模型中，使用一个光电管激活一个简单的FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元电路，并施加外界光信号（光照）于光电管产生时变电流源或电压源以驱动神经元电路。这种光电管耦合的神经元电路能探测和感知外界光信号，其作用类似于人工电子眼。通过分岔详细分析神经元模态迁移和放电斑图特征。通过调制神经元电路的光电流，神经元膜电位序列可呈现静息态、尖峰放电、簇放电和混沌特征。这些结果可为进一步研究神经动力学和神经电路提供参考。

关键词：光电神经元；神经元模型；分岔；簇放电；光电管

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过程神经元网络的若干理论问题

何新贵,梁久祯

《中国工程科学》 2000年第2卷第12期页码 40-44

摘要：

文章提出一种过程神经元模型，其输人为与时间有关的函数或过程，它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型，给出了一种仅含一个隐层的前馈型过程神经网络模型，即基展开过程神经元网络模型。证明了相应的连续性定理，逼近定理，计算能力定理等。

关键词：过程神经元网络函数逼近能力计算能力连续性

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基于感受野编码的多神经元决策脉冲神经网络 Article

Yong-qiang MA, Zi-ru WANG, Si-yu YU, Ba-dong CHEN, Nan-ning ZHENG, Peng-ju REN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 139-150 doi: 10.1631/FITEE.1700714

摘要：人类对信息的处理主要依赖数十亿个神经元构成的复杂神经网络，信息传输通过神经元释放电脉冲信号实现。本文提出一个名为MD-SNN的脉冲神经网络模型，其具有以下3个主要特点：（1）使用感受野模型对图片编码，产生相应脉冲序列；（2）随机选取脉冲序列中部分脉冲作为每个神经元的输入信号，并以这种方式模拟生物神经元的绝对不应期;（3）使用多组神经元对输出结果作出共同决策。我们在手写数字数据集（MNIST）上对MD-SNN进行测试，结果表明：（1）不同大小感受野对图像分类结果有显著影响；（2）由于MD-SNN模型引入了生物神经元绝对不应期特征，同时增加的学习层神经元极大缩短了训练时间，因此有效降低了过拟合概率，与引入绝对不应期与增加学习层神经元的SNN模型相比，图像分类准确率提高了8.77％；（3）与其他SNN方法相比，MD-SNN对图像分类更加有效——与卷积神经网络（CNN）相比

关键词： Tempotron；神经元模型；感受野；高斯差分；图像翻转；图像旋转

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包含不同尺度子网络的模块化神经网络同步转换 Research Article

黄卫芳1,杨利建1,詹璇1,付子英2,贾亚1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第10期页码 1458-1470 doi: 10.1631/FITEE.2300008

摘要：时间延迟和耦合强度是影响神经网络同步的重要因素。本文利用霍奇金—赫胥黎（HH）神经元模型构建一个包含不同尺度子网络的模块化神经网络，即小尺度随机网络通过化学突触与大尺度小世界网络单向连接。当时间延迟是单个神经元放电周期的整数倍时，耦合强度增加也促进网络同步化。考虑到模块化网络中不同位置的时间延迟可能具有不同作用，我们探讨子网络之间以及子网络内部的时间延迟对模块化网络同步的影响。

关键词：霍奇金—赫胥黎神经元；模块化神经网络；子网络；同步；时间延迟

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整数阶与分数阶非连续外磁通量的神经元动力学 Regular Papers

Karthikeyan RAJAGOPAL, Fahimeh NAZARIMEHR, Anitha KARTHIKEYAN, Ahmed ALSAEDI, Tasawar HAYAT, Viet-Thanh PHAM

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第4期页码 584-590 doi: 10.1631/FITEE.1800389

摘要：提出一种改进Fitzugh-Nagumo神经元（MFNN）模型。在此模型基础上，研究了基于整数阶（案例A）与分数阶（案例B）的MFNN系统。系统动力学分析显示倍周期的产生和消失标志着反单调性，神经元动力学研究未曾报道此现象。在分数阶非连续磁通量MFNN系统中，混沌吸引子和周期吸引子无反单调性。

关键词： Fitzhugh-Nagumo；混沌；分数阶；磁通量

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面向视觉常识推理的有向视觉连接 Research Articles

韩亚洪1,2,武阿明1,朱霖潮3,杨易3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000722

摘要：最近关于人类认知的研究指出大脑认知可以看作局部神经元连接的全局动态集成，有助于解决特定的认知任务。受其启发，本文提出有向连接网络。通过使用问题和答案的语义来情景化视觉神经元从而动态重组神经元连接，以及借助方向信息增强推理能力，所提方法能有效实现视觉常识推理。具体地，首先开发一个GraphVLAD模块来捕捉能够充分表达视觉内容相关性的视觉神经元连接。然后提出一个情景化模型来融合视觉和文本表示。

关键词：视觉常识推理；有向连接网络；视觉神经元连接；情景化连接；有向连接

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用于设计量子点元胞自动机算术电路的可扩展 1 位全加器 Research Article

Hamideh KHAJEHNASIR-JAHROMI, Pooya TORKZADEH, Massoud DOUSTI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第8期页码 1264-1276 doi: 10.1631/FITEE.2100287

摘要：近年来，在纳米尺度上使用互补金属氧化物半导体（CMOS）技术设计逻辑电路面临着各种挑战。漏电流、短效应沟道和高能量耗散是一些亟待解决的问题。量子点元胞自动机（QCA）代表了未来可能替代CMOS的一种合适选择，因为与标准CMOS相比，它消耗的能量微不足道。设计算术电路关键是基于1位全加器的结构。低复杂度的全加器模块有利于开发各种复杂结构。此外，所提结构已扩展到更大的电路，包括4位行波进位加法器（RCA）、4位行波借位减法器（RBS）、加/减电路和2位阵列乘法器。所有设计均使用 QCA Designer-E 2.2版软件进行仿真和验证。该工具可以估计能量消耗以及评估电路的性能。仿真结果表明，所提设计在复杂度、面积、延迟、成本和能量消耗方面都是有效的。

关键词：量子点元胞自动机（QCA）；全加器；行波进位加法器（RCA）；加/减电路；乘数

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基于神经网络模型的舰面流场仿真算法

孙文胜,林明

《中国工程科学》 2003年第5卷第5期页码 76-79

摘要：文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。

关键词：流场有限元神经网络

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分数阶脉冲四元数神经网络多平衡点的Mittag-Leffler稳定性分析 Research Articles

K. UDHAYAKUMAR, R. RAKKIYAPPAN, Jin-de CAO, Xue-gang TAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第2期页码 234-246 doi: 10.1631/FITEE.1900409

摘要：研究分数阶四元数值神经网络（quaternion-valued neural networks, QVNNs）的多重Mittag-Leffler稳定性问题。此外，利用李雅普诺夫直接法研究分数阶脉冲四元素神经网络的多平衡点的全局Mittag-Leffler稳定性。最后，通过仿真验证主要结果的有效性和可行性。

关键词： Mittag-Leffler稳定性；分数阶；四元数神经网络；脉冲

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含腐蚀坑结构损伤演化评估过程

任克亮,吕国志

《中国工程科学》 2007年第9卷第9期页码 63-67

摘要：

基于有限元理论并结合局部应力应变法，得到了确定尺寸腐蚀坑底部在疲劳载荷作用下产生非扩展裂纹的萌生寿命值；采用断裂力学模型通过求解数值积分和非线性方程，得到了微裂纹扩展到极限尺寸的寿命值和等效裂纹的尺寸；采用神经网络技术建立了腐蚀坑尺寸与等效裂纹尺寸之间的非线性映射关系。

关键词：腐蚀坑有限元方法局部应力应变蒙特卡罗方法神经网络

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基于量子点元胞自动机的低能耗、高速度和高效面积时序电路：T型锁存器和计数器研究 Research Article

Mohammad GHOLAMI1,Zaman AMIRZADEH2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第3期页码 457-469 doi: 10.1631/FITEE.2200361

摘要：量子点元胞自动机（QCA）是一种用于实现纳米数字电路的新型纳米技术。这种纳米技术在速度、面积和功耗方面都优于互补金属氧化物半导体（CMOS）技术，并且可以显著改善各种逻辑电路设计。在相干矢量引擎模式下，使用QCADesigner和QCAPro软件进行模拟，并将所提电路与相关设计在延迟、单元数、面积和漏电功率方面进行了比较。

关键词：量子点元胞自动机（QCA）；量子点；T型锁存器；T型触发器；计数器；选择性计数器；QCADesigner软件；QCAPro软件

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基于脉冲分忆抗桥电路的分数阶记忆性神经突触加权 Research Articles

蒲亦非1,余波1,2,何秋燕1,袁晓3

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 862-876 doi: 10.1631/FITEE.2000085

摘要：提出一种新颖的分数阶记忆性神经突触加权电路。与以往大多数整数阶神经突触加权电路不同，该分数阶记忆性神经突触加权电路具有许多重要优点。本文研究利用脉冲分忆抗桥电路实现的分数阶记忆性神经突触加权电路的特点。首先，利用基于脉冲的分忆抗桥电路设计分数阶记忆性神经突触加权电路结构。其次，从数学上证明分数阶记忆性神经突触加权电路的分数阶学习能力。最后，通过实验研究分数阶记忆性神经突触加权电路的电特性。分数阶记忆性神经突触加权电路在解释学习和记忆基础的细胞机制方面具有很强的能力，优于传统的整数阶神经突触加权电路，是该电路的主要优势。

关键词：分数阶微积分；分忆抗；分忆抗值；分数阶忆阻；分数阶记忆性突触

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系统神经工程综述：神经成像、接口及调控技术研究进展 Review

Bradley J. Edelman,Nessa Johnson,Abbas Sohrabpour,童善保,Nitish Thakor,Bin He

《工程（英文）》 2015年第1卷第3期页码 292-308 doi: 10.15302/J-ENG-2015078

摘要：负责我们日常生活的神经活动是由大脑不同区域复杂的协调过程共同完成的。表面上，不同功能由具体的解剖结构所控制，然而事实上是通过内部大量相互连接的神经元和突触通路的动态网络来实现的。目前已有很多神经工程技术，但本文将重点关注三个领域：神经成像、神经接口和神经调控技术。神经成像能够帮助我们描绘大脑的结构和功能，这对理解正常和疾病状态下的神经系统功能至关重要。基于神经影像的知识，可以开发神经接口与神经系统进行交流，或者调控大脑的活动。这三个领域的研究对开发相关的仪器、设备及其应用很关键。在神经反馈的基础上，通过神经接口 (侵入式或非侵入式) 监测神经活动 (通过神经影像模式)，以一定的刺激参数，调控和改变神经功能。这些领域之间的相互交叉将引领系统神经工程的发展方向——发展神经技术，来增强对大脑整体功能和功能障碍的理解，以及对神经和精神障碍的干预。

关键词：系统神经工程神经成像神经接口神经调节神经技术脑&ndash 计算机接口脑&ndash 机器接口神经刺激