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Tuning Synaptic Connections Instead of Weights by Genetic Algorithm in Spiking Policy Network

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Machine Intelligence Research 2024年第5期21卷 906-918页

作者： Duzhen zhang tielin zhang Shuncheng Jia Qingyu Wang Bo Xu School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing100049China Institute of Automation Chinese Academy of Sciences(CAS)Beijing100190China Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology Chinese Academy of Sciences(CAS)Shanghai200031China

Learning from interaction is the primary way that biological agents acquire knowledge about their environment and *** deep reinforcement learning(DRL)explores a computational approach to learning from interaction and has made significant progress in solving various ***,despite its power,DRL still falls short of biological agents in terms of energy *** the underlying mechanisms are not fully understood,we believe that the integration of spiking communication between neurons and biologically-plausible synaptic plasticity plays a prominent role in achieving greater energy *** this biological intuition,we optimized a spiking policy network(SPN)using a genetic algorithm as an energy-efficient alternative to *** SPN mimics the sensorimotor neuron pathway of insects and communicates through event-based *** by biological research showing that the brain forms memories by creating new synaptic connections and rewiring these connections based on new experiences,we tuned the synaptic connections instead of weights in the SPN to solve given *** results on several robotic control tasks demonstrate that our method can achieve the same level of performance as mainstream DRL methods while exhibiting significantly higher energy efficiency.

关键词： Spiking neural networks genetic evolution bio-inspired learning agent&cognitive architectures robotic control

Biological Neural Network Structure and Spike Activity Prediction Based on Multi-Neuron Spike Train Data

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International Journal of Intelligence Science 2015年第2期5卷 102-111页

作者： tielin zhang Yi Zeng Bo Xu Institute of Automation Chinese Academy of Sciences Beijing China University of Chinese Academy of Sciences Beijing China

The micro-scale neural network structure for the brain is essential for the investigation on the brain and mind. Most of the previous studies typically acquired the neural network structure through brain slicing and reconstruction via nanoscale imaging. Nevertheless, this method still cannot scale well, and the observation on the neural activities based on the reconstructed neural network is not possible. Neuron activities are based on the neural network of the brain. In this paper, we propose that multi-neuron spike train data can be used as an alternative source to predict the neural network structure. And two concrete strategies for neural network structure prediction based on such kind of data are introduced, namely, the time-ordered strategy and the spike co-occurrence strategy. The proposed methods can even be applied to in vivo studies since it only requires neural spike activities. Based on the predicted neural network structure and the spreading activation theory, we propose a spike prediction method. For neural network structure reconstruction, the experimental results reveal a significantly improved accuracy compared to previous network reconstruction strategies, such as Cross-correlation, Pearson, and the Spearman method. Experiments on the spikes prediction results show that the proposed spreading activation based strategy is potentially effective for predicting neural spikes in the biological neural network. The predictions on the neural network structure and the neuron activities serve as foundations for large scale brain simulation and explorations of human intelligence.

关键词： Neural Network Structure Prediction Spike Prediction Time-Order Strategy Co-Occurrence Strategy Spreading Activation

基于日盲区紫外成像的无人机着陆引导技术研究

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中国激光 2016年第7期43卷 168-177页

作者：张磊杨甬英张铁林江佳斌刘东浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室浙江杭州310027

针对无人机(UAV)着陆时机身相对于着陆点的精确位姿参数的需求,设计了一套基于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统。利用日盲区紫外成像技术对典型特征的紫外信标点进行成像,基于摄像机透视投影变换以及直接线性变换求得位姿参数初... 详细信息

针对无人机(UAV)着陆时机身相对于着陆点的精确位姿参数的需求,设计了一套基于日盲区紫外成像的无人机自主着陆引导系统。利用日盲区紫外成像技术对典型特征的紫外信标点进行成像,基于摄像机透视投影变换以及直接线性变换求得位姿参数初值,并对初值进行非线性优化得到精确解,由此实现无人机自主着陆引导工作。利用日盲区紫外在近地面唯一性的特性,能消除自然背景光的影响,在低能见度条件下的优势尤其明显。经实验验证,系统距离定位相对精度能够达到0.5%,角度定位绝对精度优于1°,能够满足无人机着陆引导的精度要求。

关键词：机器视觉无人机着陆引导系统位姿测量日盲区紫外单目视觉

急性脑桥梗死危险因素和梗死部位对近期预后的影响

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安徽医科大学学报 2020年第5期55卷 776-780页

作者：张铁林孙中武安徽医科大学第一附属医院神经内科合肥230022 合肥市第八人民医院神经内科合肥238000

目的观察脑桥梗死的危险因素、影像学改变对近期预后的影响。方法将111例脑桥梗死患者依据90 d随访时的mRS评分分为预后良好组(76例)和预后不良组(35例),比较两组间性别、年龄、吸烟、合并症、收缩压、舒张压、空腹血糖、同型半胱氨酸(H... 详细信息

目的观察脑桥梗死的危险因素、影像学改变对近期预后的影响。方法将111例脑桥梗死患者依据90 d随访时的mRS评分分为预后良好组(76例)和预后不良组(35例),比较两组间性别、年龄、吸烟、合并症、收缩压、舒张压、空腹血糖、同型半胱氨酸(Hcy)、糖化血红蛋白(HbA1c)水平,以及比较两组患者的梗死灶部位,采用Logistic回归分析方法分析影响脑桥梗死近期预后的相关因素。结果预后良好组与预后不良组比较,糖尿病史(n=24,31.6%;n=18,51.4%;P=0.045)、脑卒中史(n=18,23.7%;n=19,54.3%;P=0.001)、同时合并高血压、糖尿病、脑卒中史(n=3,3.9%;n=9,25.7%;P=0.001)、HbA1c水平(5.85±1.59;7.20±2.32;P=0.005)差异均有统计学意义。Logistic多因素回归分析显示:糖尿病史(OR=2.518,95%CI:1.018~6.232,P=0.046)、脑卒中史(OR=3.822,95%CI:1.537~9.508,P=0.004)、梗死灶位于前内侧区(OR=0.149,95%CI:0.032~0.699,P=0.016)为影响脑桥梗死预后的独立危险因素。结论脑桥梗死近期预后与血管危险因素及梗死灶部位有关,合并有糖尿病、脑卒中史的患者预后更差,梗死灶位于前内侧区的脑桥梗死患者预后较好。

关键词：脑桥梗死危险因素头颅MRI+DWI 预后

适合类脑脉冲神经网络的应用任务范式分析与展望

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电子与信息学报 2023年第8期45卷 2675-2688页

作者：张铁林李澄宇王刚张马路余磊徐波中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院神经科学研究所上海200031 军事科学院军事认知与脑科学研究所北京100850 电子科技大学成都611731 武汉大学武汉430072

类脑脉冲神经网络(SNN)由于同时具有生物合理性和计算高效性等特点,因而在生物模拟计算和人工智能应用两个方向都受到了广泛关注。该文通过对SNN发展历史演进的分析,发现上述两个原本相对独立的研究方向正在朝向快速交叉融合的趋势发展... 详细信息

类脑脉冲神经网络(SNN)由于同时具有生物合理性和计算高效性等特点,因而在生物模拟计算和人工智能应用两个方向都受到了广泛关注。该文通过对SNN发展历史演进的分析,发现上述两个原本相对独立的研究方向正在朝向快速交叉融合的趋势发展。回顾历史,动态异步事件信息采集装置的成熟,如动态视觉相机(DVS)、动态音频传感(DAS)的成功应用,使得SNN可以有机会充分发挥其在脉冲时空编码、神经元异质性、功能环路特异性、多尺度可塑性等方面的优势,并在一些传统典型的应用任务中崭露头角,如动态视觉信号追踪、听觉信息处理、强化学习连续控制等。与这些物理世界的应用任务范式相比,生物大脑内部存在着一个特殊的生物脉冲世界,这个脉冲世界与外界物理世界互为映像且复杂度相似。展望未来,随着侵入式、高通量脑机接口设备的逐步成熟,脑内脉冲序列的在线识别和反向控制,将逐渐成为一个天然适合SNN最大化发挥其低能耗、鲁棒性、灵活性等优势的新型任务范式。类脑SNN从生物启发而来,并将最终应用到生物机制探索中去,相信这类正反馈式的科研方式将极大的加速后续相关的脑科学和类脑智能研究。

关键词：脉冲神经网络(SNN) 类脑智能脑机接口(BCI) 实验范式

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意大利国营铁路旅客服务信息系统

铁路计算机应用 2000年第2期9卷 1-5页

作者：张铁林铁道部科学技术信息研究所工程师北京市100081

自1998年7月以来,意大利国营铁路按照欧共体的指示,进行改革,其目的是将铁路基础设施管理公司与那些负责中、远距离运输以及城区运输的客货运输公司进行分离。在这项变革中,客运部提出的改革方案中有关售票、订座、公共信息服务系统的... 详细信息

自1998年7月以来,意大利国营铁路按照欧共体的指示,进行改革,其目的是将铁路基础设施管理公司与那些负责中、远距离运输以及城区运输的客货运输公司进行分离。在这项变革中,客运部提出的改革方案中有关售票、订座、公共信息服务系统的方案,以及财务和各铁路局运营管理方面的方案,起用新的旅客信息系统(SIPAX),以全部替代目前用于订座、售票、财务管理及其它工作的TPN系统和提高管理电话咨询业务的全国信息系统的能力,以满足旅客目前和今后的需求。

关键词：意大利国营铁路旅社服务信息系统 SIPAX

畜牧场中磺胺类抗生素及其抗性基因的空间分布规律

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生态毒理学报 2021年第1期16卷 215-222页

作者：綦峥杨红张铁林齐越凌娜哈尔滨商业大学药物工程技术研究中心哈尔滨150076

为了解畜牧场内磺胺类抗生素及抗性基因的污染物空间分布情况、分布规律及相关性,选取某畜牧场的10 cm和50 cm深度的土壤样品共20个及5个粪便样品,分别对样品中13种磺胺类抗生素的浓度和3种磺胺类抗性基因(sul1、sul2和sul3)的丰度进行... 详细信息

为了解畜牧场内磺胺类抗生素及抗性基因的污染物空间分布情况、分布规律及相关性,选取某畜牧场的10 cm和50 cm深度的土壤样品共20个及5个粪便样品,分别对样品中13种磺胺类抗生素的浓度和3种磺胺类抗性基因(sul1、sul2和sul3)的丰度进行定量分析,并用地理信息系统优化采样并对污染物空间分布进行可视化分析。结果表明,垂直浓度的空间分布规律为粪便>10 cm深度土壤>50 cm深度土壤,水平浓度的空间分布主要集中在畜牧场的东南部。3种抗性基因在10 cm和50 cm深度土层中均有检出,其基因相对丰度分布情况为10 cm深度土壤>50 cm深度土壤,且抗生素对抗性基因的表达压力相似。本研究为抗生素和抗性基因污染的精准分析和深入研究畜牧场周边环境中抗性基因的传播规律提供基础数据。

关键词：磺胺类抗生素抗生素抗性基因畜牧场液相色谱-串联质谱法实时荧光定量PCR法

畜牧场土壤中重金属与抗生素抗性基因的分布规律研究

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生态毒理学报 2021年第1期16卷 204-214页

作者：綦峥齐越李芳杨红张铁林凌娜哈尔滨商业大学药物工程技术研究中心哈尔滨150076 哈尔滨海关技术中心哈尔滨150028

为研究畜牧场土壤中重金属和抗生素抗性基因(ARGs)的空间分布特点,揭示二者之间的相关性,为后续特色黑土的修复治理提供基础理论依据。结合GIS优化布点,在黑龙江省大庆市杜尔伯特蒙古族自治县某畜牧场园区分别采集内部10 cm和50 cm深度... 详细信息

为研究畜牧场土壤中重金属和抗生素抗性基因(ARGs)的空间分布特点,揭示二者之间的相关性,为后续特色黑土的修复治理提供基础理论依据。结合GIS优化布点,在黑龙江省大庆市杜尔伯特蒙古族自治县某畜牧场园区分别采集内部10 cm和50 cm深度的土壤。采用原子吸收光谱仪和原子荧光分光光度计检测8种重金属含量,用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对重金属进行污染评价;通过实时荧光定量PCR技术检测土壤中的28种ARGs,运用Pearson分析重金属与ARGs的相关性,同时对二者之间的相似性进行聚类分析。10 cm和50 cm土壤的单因子污染指数分析显示,As均属于重度污染等级(P i>3),其他7种元素属于安全等级(P i≤1),内梅罗综合污染指数均属于重度污染等级(P综>3)。28种ARGs污染分布差异较大,除β-内酰胺类ARGs随土壤深度的增加污染程度呈增大的趋势,其余都呈减小的趋势;50 cm土层中blaTEM的相对丰度较高,约为0.65拷贝数/16S rRNA基因拷贝数。相关性分析表明,杜蒙园区土壤中sul2与tetX、tetR、tetW、tetC和tet34分别与重金属Cr、As、Pb和Cd存在一定程度的相关性(P<0.05);重金属污染程度较重的As和Cr对ARGs的选择压力相似。畜牧场中重金属污染严重,ARGs污染水平亟待推行评价标准,为后续恢复受污染的特色黑土的生态功能提供依据。

关键词：重金属抗生素抗性基因黑土分布特征

春旱背景下春玉米苗情对产量的影响及减产评估模式

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农业工程学报 2015年第S1期31卷 171-179页

作者：马树庆王琪陈凤涛徐丽萍张铁林于海纪玲玲吉林省气象台长春130062 吉林省气象科学研究所长春130062 榆树市农业气象试验站榆树131106

为建立基于苗情的玉米春旱指标和春旱减产即时定量评估模式,2010-2011年春季在中国东北玉米主产区开展玉米分期播种—土壤水分控制试验。每年设3个播期和4个水分胁迫处理,用雨棚和人工灌水控制土壤水分,观测土壤湿度、玉米出苗期、保苗... 详细信息

为建立基于苗情的玉米春旱指标和春旱减产即时定量评估模式,2010-2011年春季在中国东北玉米主产区开展玉米分期播种—土壤水分控制试验。每年设3个播期和4个水分胁迫处理,用雨棚和人工灌水控制土壤水分,观测土壤湿度、玉米出苗期、保苗率、7叶前后的株高、叶龄、生物量和单产。采用回归方法分析玉米产量对出苗期、保苗率及幼苗长势的响应,建立春旱评估模式。结果表明,在春旱背景下,玉米产量与出苗期、出苗率、苗期株高、叶龄和生物量相关性显著。出苗期延迟导致产量下降,出苗期每推迟1d,玉米单产下降2.9%;出苗率下降10%,玉米减产9.2%;株高、叶龄和植株干质量每下降10%,玉米单产依次下降13.4%、11.1%和5.5%。用出苗期、保苗率、叶龄和株高等苗情要素建立玉米春旱损失评估模式,可以定量评估(或预测)春旱对玉米产量的影响,模式检验和实际应用表明评估误差在6.5%左右。该研究提供多个评估模式,便于根据不同时间和不同观测要素选择适当的模式开展玉米春旱减产的即时定量评估,为制定减灾对策和开展玉米春旱损失保险业务提供科学依据。

关键词：作物干旱模式苗情玉米产量