FHN神经元小世界网络随机共振下的弱信号增强

考虑到生物神经系统显著的弱信号感知能力,提出一种基于概率随机重连的神经元动态连接小世界网络.首先为提高计算神经模型工作效率,本文改变了FHN神经元恢复变量和膜电位特征时间默认相等的思路,可灵活调整膜电位势函数的势垒高度以提高状态的跃迁概率;其次将改进后的FHN神经元作为网络节点,引入基于距离连接权重的动态突触的神经元节点互连模式,通过调整外部干扰和网络内部的噪声强度,使系统进入随机共振状态;最后根据FHN神经元输入输出信号之间的互相关系数,对网络各节点输出进行筛选和融合,从而实现弱信号增强还原.对多种形式的输入弱信号进行了实验,结果表明,本方案可以有效实现弱信号的还原和增强,不仅能保持周期信号频谱的一致性,还能使原始弱信号和系统输出信号的互相关系数保持在0.92以上.因此,基于FHN神经元的小世界网络,能够充分利用随机共振特性,为弱信号的增强复原也提供了一种新的思路.