使用最小串行策略的均质脉冲神经膜系统的计算通用性

脉冲神经膜系统是根据神经网络中神经元相互之间依靠突触来处理脉冲的生物现象而提出的,具有良好的计算性能及潜在的应用价值。使用最小串行策略的脉冲神经膜系统是一类特殊的脉冲神经膜计算模型,为了验证其在均质情况下的通用性,引入了带权值的突触,构建了均质的基于最小脉冲数目的串行脉冲神经膜系统。使用自动机理论和形式语言,通过模拟注册机证明了作为数的产生装置和接受装置,使用最小串行策略的均质脉冲神经膜系统都是通用的。     

基于SNP系统的改进粒子群聚类算法

脉冲神经膜系统是基于神经生物学的高性能计算模型.在标准粒子群聚类算法中引入脉冲神经膜系统,将初始聚类中心的各种组合作为粒子分配到若干个神经元,在神经元中进行粒子群的迭代与进化.利用脉冲神经膜系统的高并行性,在更短的时间内得到更优化的初始聚类中心,为K-means算法的局部寻优提供更好的聚类初值.实验结果表明,改进后的算法可以进一步提升聚类的准确率,取得更好的聚类效果.     

时间因素对脉冲神经膜系统计算能力的影响

脉冲神经膜系统是一类分布式并行的神经网络计算模型.从模型的研究着眼点来看,脉冲神经膜系统是一类全新的脉冲神经网络模型,属于第三代神经网络计算模型的研究范畴.通过分析评述脉冲神经膜系统中时间因素对其计算能力影响,讨论了异步工作模式下,时间以及时间无关模式下的脉冲神经膜系统的计算能力不会减弱,即具有图灵通用性.这些结果可为脉冲神经膜系统进行模糊信息处理提供理论支持,也可为基于脉冲神经膜系统的离散时间建模方法提供可行性论据.最后,针对目前该领域研究的热点和难点,对该领域研究的公开问题和研究方向进行讨论.     

最小串行策略下脉冲神经膜系统的语言产生能力

为了验证脉冲神经膜系统(SNPS)在运算受限情况下的计算性能,该文在标准SNPS中引入最小串行策略,并研究其语言产生能力。在使用最小串行策略的SNPS的每一步计算中,只有满足相应规则且所含脉冲数最少的神经元才可以激发。首先分析了使用最小串行策略的SNPS与有限语言和正则语言的关系,定义了任意多元字母表到二元字母表的映射,构建了能够产生递归可枚举语言的SNPS,设计了加法模块和减法模块。模拟注册机证明,使用最小串行策略的SNPS能够刻画递归可枚举语言,验证了SNPS在最小串行策略下仍具有与图灵机等价的计算能力。     

通讯膜计算系统研究综述

膜计算是自然计算的一个分支,文章主要研究从活细胞的结构和功能中或从组织和器官等细胞群协作中抽象的计算模型.根据膜结构不同,膜计算系统可以分为细胞型膜系统(树状结构)和组织型膜系统或脉冲神经膜系统(任意图结构).细胞间的通讯是膜系统中的一个重要特征,文章讨论的通讯规则是指同向/异向规则,对细胞型和组织型通讯膜系统的研究现状进行概述,从计算能力和计算复杂性方面介绍这2类通讯膜系统的研究进展.最后给出通讯膜系统中存在的一些问题.     

带通道状态通讯膜系统的研究综述

膜计算是一种生物启发式计算,其来源于对活细胞组织或器官结构及其功能的抽象模拟.细胞间最多建立一条链接,这条链接又称为突触,突触上有与其相关的通道状态.因此,根据此生物现象,提出了一种新型的计算模型:带有通道状态的通讯膜系统.这类膜系统是一类分布式并行计算模型,系统中细胞间的通讯主要依赖于细胞膜通道上同向/异向转运规则的使用,其中每个通道上的规则以一种串行的方式执行,且通道上的状态用来控制细胞间或细胞与环境间的通讯.文章根据带通道状态的同向/异向转运规则对细胞型通讯膜系统、组织型通讯膜系统,带有细胞分裂和通道状态的细胞型识别通讯膜系统及带有细胞分裂和通道状态的组织型识别通讯膜系统的概念分别进行了介绍,并说明了这些系统的计算能力以及计算复杂性.最后进行了总结并给出了未来展望.     

链式膜系统及直接(间接)膜算法与聚类分析研究进展

当前关于膜计算的研究有很多,但是大部分都停留在理论研究层面,关于膜计算的应用研究依然比较少.现有膜系统主要包括细胞型膜系统、组织型膜系统和神经型膜系统.现有膜系统及其变形都是基于图结构的设计,为了进一步扩展膜系统的应用能力,将现有的基本膜系统结合离散Morse理论,创建了新型的单纯形P系统.同时将细胞的多维框架思想加入膜系统研究中,从形式化的角度,创建了膜系统的链式结构.将膜系统的极大并行性和聚类分析模型进行结合,不仅可以用于处理高复杂度、数量庞大的数据集,而且还可以提高聚类算法的性能,具有广泛的应用价值.针对两种新型膜系统进行了详细介绍,同时将膜系统与聚类问题进行结合的研究进行了概述.     

膜计算研究综述

膜计算作为自然计算的一个分支,目的便是从生物细胞的结构与功能中以及从器官和组织等细胞群的协作中抽象出计算模型.膜计算发展至今,主要包括类细胞膜系统、类组织膜系统以及类神经膜系统三种基本的计算模型.在计算的过程中,每个细胞作为一个独立的单元,各个单元之间独立运行,互不干扰,整个膜系统以极大并行模式运行.目前关于膜计算的研究有很多,但是大部分都是停留在理论研究层面,关于膜计算的应用研究依然比较少.本文首先介绍了膜计算的三种膜系统的基本概念,然后分别从理论研究、应用研究和软硬件实现研究三个层面,针对近年的细胞型、组织型和神经型膜系统研究进展进行综合概述.最后给出了膜计算现存的问题以及研究前景.     

膜盘联轴器纯扭转应力应变的一种解析解法

由于膜盘联轴器壁厚极薄,工作时变形较大,非线性较明显,运用小变形条件下的弹性力学方法求解应力应变会有较大误差.考虑到联轴器纯扭转的轴对称性及膜盘轮缘轮毂厚度远较盘面厚度大等特点,可假设膜盘轮缘与轮毂完全刚性,膜盘盘面圆半径变形前后不变并运用其他通用的力学假设,就可对大变形纯扭转条件下膜盘联轴器的应力应变进行分析求解,得出任意膜盘型面应力应变的分析解.对双曲线型、梯型及等厚度型三种典型的膜盘型面的计算结果表明:双曲线型面是膜盘抗扭的理想型面,其应力分布完全均匀,无应力集中现象.对双曲线理想型面的偏离越大,膜盘应力越向内缘集中,变形加大.这为膜盘联轴器的设计提供了重要的理论依据.     

膜计算系统求解计算困难问题综述

在膜计算领域,一个备受关注的问题是证明各种膜系统模型能否在多项式时间内解决计算困难问题.然而一个重要的事实是,许多能够求解NP完全问题的膜系统模型甚至可以在多项式时间内解决PSPACE完全问题,有的模型可以刻画P#P(该复杂类被推测为严格包含在PSPACE中).文章主要介绍几类可以有效求解计算困难问题的膜系统,包括活性膜膜系统、膜上带蛋白膜系统、组织膜系统、带膜分裂的同向/反向规则膜系统以及脉冲神经膜系统;概述了这些膜系统模型的计算复杂性,指出了一些可以提高膜系统计算能力的特性,最后给出膜系统中存在的一些公开问题.