Diplomarbeit Der Vergleich von plastischen Synapsen gegenüber ...

tialverlauf, auf Wunsch des Anwenders dargestellt werden kann. In Anlehnung an den
gläsernen Menschen wird hier das gläserne Neuron eingeführt. Die Nummer der ausgewählten
Population, deren Aktivität im mittleren Fenster dargestellt werden soll, ist in
der Variablen popoutnr gespeichert. Das Zeitintervall in dem „Lernen nach Hebb“ die
maximale Wirkung hat ist in der Variablen time_hebb hinterlegt. Die Funktion connect
erstellt die Verbindungslisten für Verbindungen innerhalb der eigenen Population wie
in der Tabelle 8 dargestellt wird. N stellt das aktuelle Neuron dar, F beschreibt eine Feeding-,
L eine Linking und I eine inhibitorische Verbindung zu den benachbarten Neuronen.
Bei Neuronen am Rande der Population ist auf eine Änderung des Bereiches zu
achten, damit keine Zugriffe auf nicht definierte Speicherbereiche erfolgen. Verbindungen
zu benachbarten Populationen werden durch die Funktion popconnect erstellt. Ein
Neuron in der Population n überträgt seinen Impuls auf die neun Neuronen in der Population
n+1, wobei der Impuls von den Synapsen auf den Feeding-Dendrit aufgenommen
wird, ebenfalls wird sein Impuls an die Population n-1 übertragen. Dort wird der Impuls
von den Synapsen auf dem inhibitorisch wirkenden Dendriten aufgenommen. Die Er-
stellung der Einträge in die Liste der Vorgänger erfolgt durch die Funktionen addCon-
Back bzw für die Liste der nachfolgenden Neuronen durch die Funktion addConFront.
In der Klasse MainWin wird in der Funktion netstart während der Simulation festgestellt,
ob ein Neuron feuert. Wenn ein Neuron feuert, werden die nachfolgenden Synapsen
aktualisiert, die Aufnahme der nachfolgenden Synapsen in die Liste
list_active_synapsen erfolgt durch die Funktion addNewActive.
6.10.19 neurodisp
TABELLE 8. Verbindungen zu der eignen Population
L I L I L I
L I N L I
L I L I L I
TABELLE 9. Verbindungen zu benachbarten Populationen
Population n-1 Population n Population n+1
I I I F F F
I I I N F F F
I I I F F F
Dies ist eine Klasse zur Ausgabe der Neuronenparameter, zur Überprüfung des Verbindungsalgorithmus
in der Klasse net. Die Variablen population_nr, x_nr und y_nr beschreiben
die Position des Neurons innerhalb des Neuronalen Netzes. Ihre Werte
entsprechen den Werten in den Drehfeldern. Wenn der Inhalt eines Drehfeldes geändert
wird, werden die Iteratoren neu positioniert und die Daten des ausgewählten Neurons
werden in die Listbox eingelesen.
SpinnSoftSim 42