Texto base de la asignatura - UNED

6.9. SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS
Solución al Ejercicio 6.1
DEVSJAVA
El modelo de la neurona tiene un puerto de entrada y un puerto de salida, ambos
de eventos discretos. Llamemos Input y Output a estos dos puertos. Los eventos en
estos puertos tienen valor {pulse}.
X = (“Input”, {pulse})
Y = (“Output”, {pulse})
El modelo tiene dos variables de estado:
– La variable fase describe el modo de funcionamiento en que se encuentra la
neurona: receptivo, disparo o refractario. Así pues, tiene tres posibles valores:
{“receptivo”, “disparo”, “refractario” }.
– La variable σ almacena el tiempo que queda hasta que se produzca, en ausencia
de eventos externos, la siguiente transición interna.
Dado que la variable fase puede tomar valores reales positivos, incluyendo el
cero, el conjunto de estados secuenciales es:
S = {“receptivo”, “disparo”, “refractario”} × R + 0
La función de transición externa define el nuevo estado de la neurona cuando
llega un evento al puerto de entrada. Si la neurona está en el estado “receptivo” y se
recibe un evento, entonces pasa al estado “disparo”. Mientras a neurona está en el
estado “disparo” o “refractario”, ignora los eventos de entrada.
⎧
⎪⎨ (“disparo”, tiempoDeDisparo) si fase = “receptivo”
δext((fase, σ), e, x) = (“disparo”, σ − e) si fase = “disparo”
⎪⎩
(“refractario”, ∞) si fase = “refractario”
La función de salida, la función de transición interna y la función de avance en
el tiempo son las siguientes:
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