Modelitzacio i simulacio de neurones i xarxes neuronals amb capacitat d'aprenentatge de patróns temporals
- Autores: Carme Torras Genís
- Directores de la Tesis: Luis Basañez Villaluenga (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ( España ) en 1984
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Carles Simó (presid.), Luis Basañez Villaluenga (secret.), Michael A. Arbib (voc.), Ramón Segura i Cardona (voc.), Josep Grané Manlleu (voc.)
- Materias:
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- Resumen
SE HA REALIZADO EL DISEÑO SIMULACION Y ANALISIS MATEMATICO DE DOS MODELOS: UNO DE NEURONA OSCILADORA Y OTRO DE RED NEURONAL QUE CONTRIBUYEN AL ESCLARECIMIENTO DE LOS MECANISMOS NEURALES SUBYACENTES AL APRENDIZAJE DE RITMOS, EL MODELO DE NEURONA RELACIONA VARIABLES ELECTROFISIOLOGICAS MEDIANTE ECUACIONES DIFERENCIALES. LA REGLA DE APRENDIZAJE DE TIPO TEMPORAL QUE INCORPORA SUPONE UNA ALTERNATIVA A LAS REGLAS SINAPTICAS CLASICAS.
EL MODELO DE RED CONSTA DE 10 X 10 NEURONAS OSCILADORAS INTERCONECTADAS ALEATORIAMENTE SEGUN UNA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD QUE MATERIALIZA EL PRINCIPIO DE INHIBICION LATERAL RECURRENTE. SE HA CONSTATADO LA VALIDEZ REPLICATIVA Y PREDICTIVA DE AMBOS MODELOS RESPECTO AL DOMINIO EXPERIMENTAL TOMADO COMO REFERENCIA. LA RESPUESTA DEL MODELO DE NEURONA A ESTIMULACION RITMICA HA SIDO ESTUDIADA ANALITICAMENTE HABIENDOSE DETERMINADO LOS PATRONES DE ENTRADA/SALIDA QUE APARECEN PARA TODAS LAS FRECUENCIAS Y AMPLITUDES DE ESTIMULACION.
