Resumen

La integración de la trayectoria, que es la base del comportamiento de los animales en su búsqueda, puede proporcionar continuamente información sobre la posición actual en relación con la posición inicial. Algunas neuronas del cerebro de los animales que se mueven libremente pueden codificar las posiciones actuales y los entornos circundantes mediante patrones de disparo especiales. Los estudios de investigación demuestran que neuronas como las células reticulares (GC) del hipocampo del cerebro de los animales están relacionadas con la integración de la trayectoria. Podrían codificar la coordenada de la posición actual del animal del mismo modo que el sistema numérico de residuos (RNS), que se basa en el teorema del resto chino (CRT). Por lo tanto, con el fin de proporcionar a los vehículos un método biónico de estimación de la posición, proponemos un modelo para decodificar la información de codificación de los GCs basado en el mapa auto-organizado (SOM) tradicional mejorado, y este modelo hace pleno uso de las características de disparo de los GCs. Los detalles del modelo se discuten en este artículo. Además, el modelo se realiza mediante simulación por ordenador y se analiza su rendimiento en diferentes condiciones. Los resultados de la simulación indican que el modelo de estimación de la posición propuesto es eficaz y estable.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:integración de la trayectoria, posición actual, modelo, modelo de estimación de la posición, teorema del resto chino, sistema numérico de los residuos, comportamiento de búsqueda natal, yo tradicional mejorado, uso del gc, hipocampo del animal
• Keywords:path integration, current position, model, position estimation model, chinese remainder theorem, residues number system, natal homing behavior, improved traditional self, use of gc, hippocampus of animal