Spiking Neural P Systems with Neuron Division and Dissolution.
Spiking Neural P Systems with Neuron Division and Dissolution.
复制标题
具有神经元分裂和溶解的尖峰神经 P 系统
DOI：
10.1371/journal.pone.0162882
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Wang W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao Y;Liu X;Wang W
尖峰神经P系统是尖峰神经网络模型中的一种新的候选模型。通过使用神经元分裂和萌芽，这类系统可以在线性计算步骤中产生/产生指数工作空间，从而提供了一种在可行的(线性或多项式)时间内利用时间-空间权衡策略解决计算困难问题的方法。在这项工作中，引入了一种新的机制，称为神经元溶解，通过它可以去除计算过程中产生的冗余神经元。作为应用，在线性时间内构造了两个NP-Hard问题：SAT问题和子集和问题的一致解，并以确定性的方式工作。采用神经元溶解策略剔除无效解，并将这两个问题的所有答案编码为输出神经元的索引。我们的结果改进了潘等人在《科学中国信息科学》，2011年，15961607年获得的结果。
Spiking neural P systems are a new candidate in spiking neural network models. By using neuron division and budding, such systems can generate/produce exponential working space in linear computational steps, thus provide a way to solve computational hard problems in feasible (linear or polynomial) time with a “time-space trade-off” strategy. In this work, a new mechanism called neuron dissolution is introduced, by which redundant neurons produced during the computation can be removed. As applications, uniform solutions to two NP-hard problems: SAT problem and Subset Sum problem are constructed in linear time, working in a deterministic way. The neuron dissolution strategy is used to eliminate invalid solutions, and all answers to these two problems are encoded as indices of output neurons. Our results improve the one obtained in Science China Information Sciences, 2011, 1596-1607 by Pan et al.
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