Spiking Neural P Systems
Spiking Neural P Systems
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DOI：
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发表时间：
2006-02
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Ionescu;G. Paun;T. Yokomori
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Ionescu;G. Paun;T. Yokomori
本文提出了一种方法，将脉冲神经元的想法到膜计算领域，并为此目的，我们引入了一类神经类P系统，我们称之为脉冲神经P系统（简称，SN P系统）。在这些设备中，时间（神经元放电和/或尖峰）起着至关重要的作用。例如，计算的结果是指定神经元发放尖峰的时刻之间的时间。被视为数计算设备，SN P系统被证明是计算上完整的（无论是在生成和接受模式，在后一种情况下，也当限制到确定性系统）。如果系统中存在的尖峰数目是有界的，则SN P系统的功率福尔斯急剧下降，并且我们得到了半线性集的一个特征。一系列的研究课题和开放的问题制定。
This paper proposes a way to incorporate the idea of spiking neurons into the area of membrane computing, and to this aim we introduce a class of neural-like P systems which we call spiking neural P systems (in short, SN P systems). In these devices, the time (when the neurons fire and/or spike) plays an essential role. For instance, the result of a computation is the time between the moments when a specified neuron spikes. Seen as number computing devices, SN P systems are shown to be computationally complete (both in the generating and accepting modes, in the latter case also when restricting to deterministic systems). If the number of spikes present in the system is bounded, then the power of SN P systems falls drastically, and we get a characterization of semilinear sets. A series of research topics and open problems are formulated.