| Journal: | Journal of applied research and technology |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000364788 |
| ISSN: | 1665-6423 |
| Authors: | Ramírez Mendoza, A1 Pérez Silva, J.L2 Lara Rosano, F2 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería, México, Distrito Federal. México 2Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, México, Distrito Federal. México |
| Year: | 2011 |
| Season: | Dic |
| Volumen: | 9 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 380-393 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | En este trabajo realizamos la implantación del circuito electrónico del modelo de una neurona con un integrador difuso tipo Gupta que simula el funcionamiento y obtiene una respuesta difusa de una neurona de espigueo rápido; se dan las ecuaciones del modelo de neurona difusa y se obtiene una respuesta difusa de la neurona para dos señales de entrada no difusas. El resultado son trenes de espigas en donde se pueden apreciar el periodo refractario relativo y absoluto, así como el retardo axónico. Se compara la respuesta del modelo de neurona difusa propuesto con registros intracelulares de interneuronas corticales de espigueo rápido biológicas, así como del transitorio que presentan al inicio de cada tren de espigas. También se comparan los resultados obtenidos del circuito electrónico del modelo de neurona difusa con la simulación del modelo matemático de la neurona difusa en MatlabTM |
| English abstract | In this paper the electronic circuit implementation of a fuzzy neuron model with a fuzzy Gupta integrator is presented. This neuron model simulates the performance and the fuzzy response of a fast–spiking biological neuron. The fuzzy neuron response is analyzed for two classical (non–fuzzy) input signals, the results are spike trains with relative and absolute refractory period and an axonal delay. A comparison between the response of the proposed fuzzy neuron model and the intracellular registers of biological fast–spiking cortical interneurons is made, as well as the transients presented at the beginning of each spike train. Also the results obtained from the electronic circuit of the fuzzy neuron model with the MatlabTM simulation of the mathematical model are compared |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería electrónica, Circuitos electrónicos, Redes neuronales artificiales, Periodo refractario |
| Keyword: | Engineering, Electronic engineering, Electronic circuits, Artificial neural networks, Refractory period |
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