[发明专利]基于FPGA的Spiking前馈网络海马功能仿真系统

说明书

本发明提供一种基于FPGA的Spiking前馈网络海马功能仿真系统，其特征是：该仿真系统包括FPGA开发板、上位机，FPGA开发板包括前馈神经元网络、NiosII软核控制器以及USB接口模块，还包括通过VHDL语言编程下载编译并在FPGA开发板中运行的模拟海马神经元功能的三层前馈网络，初值信号发出模块、网络的第一层感受层、第二层海马功能层、第三层动作输出层、LIF神经元流水线模型、判断控制模块、STDP即突触控制更新矩阵；各层前馈网络中的LIF神经元流水线模型、判断控制模块与STDP突触更新矩阵均采用VHDL语言编程实现；判断控制模块负责对每层信号输出的控制，其发出的控制信号分别通过感受层信号传输通路、海马功能层信号传输通路以及动作输出层信号传输通路传递给每层神经元。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术，特别是一种基于FPGA的Spiking前馈网络海马功能仿真系统。

背景技术

存在于所有哺乳动物中并且能够保留长期记忆的海马体是大脑的最重要的结构之一，它主要负责情景记忆和任务学习。研究发现，当解决一个当下的行为任务时，海马神经元会被周围的环境所影响，根据研究人员对大鼠在一个T型迷宫中所做的实验表明，当大鼠在迷宫中左转或右转时有三分之二的海马神经元以不同的方式进行放电；许多研究均表明海马神经元在大脑中对记忆的编码具有前瞻性和回溯性并且在放电之前对特定的事件具有选择性。但是尽管对海马神经元的研究众多，到目前为止也只是对现象进行分析，对海马神经元的放电机制尚不明确，因此通过搭建前馈神经元网络、模拟海马神经元的功能并与实验数据进行对照分析，将对深入探究海马神经元的放电机制具有重要意义。

由于生物实验的开展需要付出高昂的成本，同时由于伦理道德的底线而使之具有一定的局限性；应用计算机进行软件仿真不仅计算速度慢而且步骤繁琐不具备实时性，同时对特定的神经元搭建的模拟电路不具备实验的扩展性和灵活性，大大降低了仿真工作的效率。因此海马神经元功能网络的硬件实现是一个全新的研究方向。

现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)是新一代的数字逻辑器件，它适用于大规模时序，组合等逻辑电路应用的场合，是当下研究人员应用最多的可编程处理器之一，有程序驱动，类似一个微处理器，它的控制程序在内存中存储，并在上电之后自动装载到芯片中。它运行速度快，稳定性强，可以由用户对其进行重复定义，满足不同的实验需求。一般情况下，FPGA的结构由可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、丰富的布线资源、嵌入式RAM、嵌入式功能电路单元和内嵌专用硬核六部分组成。基于FPGA的系统设计，对硬件功能的描述可以在软件上实现，在整个设计的过程中还可以进行反复调试，具有较强的适应性，它的并行计算的特点可以满足真实尺度下的神经元网络同步活动的仿真与特性分析，提高运算效率，因此对于大规模的神经系统神经网络的仿真与编程实现，FPGA是十分有效的平台。

现有的技术还处于基础阶段，因此存在以下缺点：尚无基于FPGA的功能完善的专用于探究海马神经元功能的仿真系统；运用FPGA实现的硬件仿真神经元模型结构简单且精度较低；人机界面尚不完善，不方便进行实时操控与数据分析，因此对海马神经元网络动态特性的FPGA仿真分析比较困难。

发明内容

针对上述技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种基于FPGA的Spiking前馈网络海马功能仿真系统，使研究人员可以灵活便捷的完成不同网络规模下对海马神经元功能的仿真，利用人机操作界面可以直观的读取数据，更改网络的参数还可以对网络进行进一步的理论分析，为研究海马神经元放电机制以及功能提供重要的理论依据。技术方案如下：