[发明专利]一种随机IF神经元系统的动作电位时间控制方法

摘要

本发明公开了一种随机IF神经元系统的动作电位时间控制方法，利用文化基因算法中群体搜索的广度优点和局部搜索的深度优点，以IF神经元系统的动作电位放电时间误差为优化算法的评价函数，通过个体间的交叉和变异增加了粒子的多样性，利用最小化评价函数来确定IF神经元系统的最优控制序列，从而实现在期望动作电位时间完成神经元放电的控制目的。

主权项

一种随机IF神经元系统的动作电位时间控制方法，其特征是所述方法包括如下步骤：步骤1：设定期望动作电位放电时间t^*，确定搜索种群规模M，控制序列解空间维数大小D，杂交概率p_c，变异概率p_v，随机产生M个初始个体，进化代数变量k＝1，最大进化代数K_max。步骤2：产生初始群体。根据控制输入范围按均匀分布随机产生t_f个离散时间控制序列I(t)，t＝(1，2，…，t_f)。步骤3：编码。根据控制序列的解空间，将可行解数据表示成搜索空间的浮点型串结构数据，这些串结构数据不同组合构成不同可行解。步骤4：交叉。按照杂交概率p_c在M个个体中任意选取两个进行杂交运算，产生新一代群体的两个新个体。步骤5：变异。在杂交运算杂生的新群体中，按照变异概率p_v从中选取若干个体，进行变异操作，更新控制序列。步骤6：将控制序列作用到随机IF神经元系统中，获得神经元电位的离散序列，并获得首次动作电位放电时间t_p。步骤7：计算适应度函数。根据电位放电时间误差分别计算每个个体的适应度函数，其公式为：E＝|t_p‑t^*|步骤8：选择。从当前群体中选择M个优良(适应度高)的个体，选择概率与其适应度成正比，舍弃适应度低的个体。步骤9：局部搜索。对种群中的所有个体采用拟牛顿法进行局部搜索。步骤10：如果满足停止条件或达到最大迭代次数(k＝K_max)，则寻优结束，所得到的全局最优值，即为最佳控制序列；否则，k：＝k+1，转步骤4。