7 现代优化算法(10)

最优化方法课件

因为一个神经元通常有许多突触，其中有些是兴奋性的，有些是抑制性 的，如果兴奋性突触活动强度总和超过抑制性突触活动强度总和，并达 到一定的阈值，就能使使该神经元的轴突起始发生动作电位，产生神经 冲动。出现神经冲动时则该神经元呈现兴奋，反之则表现为抑制。 神经元的每个突触的活动强度用一个固定的实数即权值模拟。 1943 年，心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts提出的神经元二元阈值单 元(Binary threshold unit),即著名的 M-P 模型[15]。该模型的基本思想 是：神经细胞的工作方式是兴奋或者是抑制。基于这个思想， McCulloch 和 Pitts在神经元模型中引入了硬极限函数。MP模型是一种 静态的模型，结构固定，权值无法调节，缺乏学习能力。

电脉冲 输 入 树 突 细胞体

信息处理济南大学控制科学与工程学院

形成

轴突 传输

突 触

输 出

图 12.2 生物神经元功能模型最优化方法

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