【摘 要】
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本文以刺激特定信息作为评价指标,研究了阈值型感知神经网络及if积分发放模型网络中信息传输中的超阈值随机共振现象。首先详细解释和比较了平均互信息量和刺激特定信息两种
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本文以刺激特定信息作为评价指标,研究了阈值型感知神经网络及if积分发放模型网络中信息传输中的超阈值随机共振现象。首先详细解释和比较了平均互信息量和刺激特定信息两种评价方法,刺激特定信息是平均互信息在信号空间中一种分解形式,起到了一种类似―放大镜‖的作用,能够更加详细地反映刺激信号在信号传输中编码效率。本文利用刺激特定信息理论,从一种新的信息分解方式研究了超阈值随机共振发生原理。以刺激特定信息为衡量指标,进一步地研究了语音信号通过该三电平神经元网络结构模型的随机共振现象,以阈值神经元网路模型为例进行了数值仿真,研究噪声强度标准差和网络结构层数所引起的系统网络中信息传送结果的变化。研究结果表明,噪声在一定程度上可以改善神经元网络中信息传输的平均互信息量和刺激特定信息,互信息量的最大值代表着最好的传输效果,刺激特定信息是一种更加有效地解释和观测超阈值随机共振机制的新方法。
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