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多FPGA神经元网络仿真平台设计被引量：2: 2017年; 为解决多片FPGA之间的多时钟同步问题,提出了多时钟硬件同步的思想。对多片FPGA芯片之间的时钟同步方法进行研究,实现了由4片FPGA芯片搭建的多FPGA神经元网络仿真平台。利用3层的FHN(Fitz Hugh-Nagumo)模型对多FPGA神经元网络仿真平台进行验证。结果表明:相对于市场现有的FPGA仿真平台,多FPGA神经元网络仿真平台具有计算速度快、可靠性强、配置灵活、易于扩展、适用于大规模神经网络仿真等优点,能够应用于各种神经元网络的仿真与分析。; 孙凡李会艳赵爱清; 关键词：FPGA 神经网络

基底核多FPGA实现与帕金森状态分析: 随着计算神经科学的快速发展,利用计算机实现神经元网络的生物动力学特性,已经成为神经科学研究人员近年来关注的一个热点。但是,计算机的串行运算特点使它与人脑存在本质上的区别,这种区别随着神经网络规模的增大将变得越来越明显,而...; 孙凡; 关键词：FPGA 基底核帕金森病神经元网络; 文献传递

基于FPGA的基底核神经网络的实现被引量：2: 2017年; 提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法。采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理,根据突触耦合原理运用DSP Builder和Simulink搭建基底核神经网络模型并进行软件仿真,运用Quarstus Ⅱ将搭建的基底核神经元网络模型下载到FPGA神经元仿真平台中并对其生物动力学放电特性进行分析。结果表明:采用分段线性逼近法完全能够实现Izhikevich神经元模型的放电特性,并且相对于原始方法节约了大量的逻辑资源;采用FPGA神经元仿真平台能够再现基底核神经网络的生物动力学特性,能够应用于大规模神经元网络的生物动力学特性研究。; 孙凡李会艳刘斌段海龙; 关键词：FPGA 基底核神经元网络

基于基底核的帕金森病状态分析: 2018年; 目的研究分析基底核参数变化对帕金森病(PD)状态的影响。方法采用Izhikevich神经元数学模型构建基底核神经元网络,对基底核的结构进行分析;研究基底核参数对苍白球外侧部(GPe)、苍白球内侧部(GPi)、丘脑底核(STN)和丘脑(TC)生物动力学特性的影响。首先根据Izhikevich神经元模型的固有参数,分别实现各神经元核团在正常状态下的生物动力学特性;然后逐渐改变模型参数,直至其出现PD状态的生物动力学特性;最后根据从正常状态到PD状态时各模型参数的变化情况,分析它们对PD状态的影响。结果在一定范围内适当改变基底核中的相关参数,基底核能够实现生物动力学特性并出现不同的放电状态。在正常状态下,GPe、GPi、STN和TC神经元核团均呈现规则放电模式;当在一定范围内减小常量参数a、b和c时,各神经元核团的放电周期也逐渐增大,放电频率减小,放电模式由规则放电转变为簇放电;当在一定范围内减小常量参数d时,各神经元核团的放电周期也逐渐减小,放电频率加快,放电模式由规则放电转变为快速放电。结论对PD患者进行深度脑刺激术治疗时,可以结合基底核参数变化对PD状态的影响,实现更精确、更快速的治疗效果。; 孙凡李会艳; 关键词：基底核帕金森病神经元网络

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孙凡