發(fā)布時間：2020-03-30 01:32

【摘要】：秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡結構簡單,功能行為豐富全面,是研究生物智能和機器智能的重要模式生物。秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡的完整連接圖譜已被描繪出來,但神經(jīng)元間的突觸連接強度依然沒有確定,意味著仍無法了解秀麗線蟲行為產(chǎn)生的機理。本文利用軟件仿真的方式構建了一種秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡模型,模擬了線蟲的輕觸應激、覓食和回避行為,可為研究秀麗線蟲的行為產(chǎn)生機理提供參考。具體研究內(nèi)容如下:1.傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡多采用靜態(tài)神經(jīng)元模型且拓撲連接為層級結構,不適合對神經(jīng)元動態(tài)變化且拓撲連接含有環(huán)型結構的秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡進行模擬。本文采用離散Hopfield動態(tài)神經(jīng)元模型,將秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡中的化學突觸連接建模為單向連接,縫隙連接建模為雙向連接,構建了一種秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡模型。該模型是反饋神經(jīng)網(wǎng)絡,其拓撲連接與秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡保持一致,神經(jīng)元輸出也隨時間變化,能與秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡保持較高的相似度。2.上述秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲連接具有環(huán)型結構,無法計算梯度,因此,本文使用無需梯度信息的遺傳算法對該模型的參數(shù)進行學習。為了提升遺傳算法的收斂效果和收斂速度,本文使用人類行為算法對遺傳算法中的交叉算子和突變算子進行改進。改進的交叉算子和突變算子都使用了優(yōu)生策略。交叉算子首先通過人類行為算法找出待交叉兩點連線間的所有局部極小值點,然后選擇適應度較高的局部極小值點作為子代。改進的突變算子以待突變的個體為起點,然后隨機選取一個搜索方向,使用人類行為算法將該搜索方向上的全局最小值點找出并作為突變后的個體。本文通過實驗驗證了上述方法的有效性。3.利用上述秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡模型,本文分別建立了秀麗線蟲輕觸應激、覓食和回避行為的局部神經(jīng)網(wǎng)絡模型。秀麗線蟲行為表征為局部神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的輸入模式和理想輸出模式。針對覓食行為和回避行為,本文結合秀麗線蟲運動過程中旋轉轉彎隨機發(fā)生的特點,構建一種加入隨機特征的二維運動模型。實驗結果表明,秀麗線蟲能夠表現(xiàn)出輕觸應激行為,也能夠順利找到食物并回避傷害性化學物質,并且實驗仿真的運動軌跡與線蟲真實運動軌跡相似。證明了本文所構建的秀麗線蟲神經(jīng)網(wǎng)絡模型、行為表征方法以及運動模型的有效性。
【圖文】：

稱為體腔細胞，這些細胞的行為類似于脊椎動物的巨噬細胞，能夠在偽體腔中分類和清除物質。圖2.1 秀麗線蟲圖[52]2.1.2性別種類秀麗線蟲有兩種性別，一種是自受精雌雄同體線蟲(XX)，，另一種是雄性線蟲(XO)。雌雄同體與雄性秀麗線蟲均含有 5 對常染色體，而雌雄同體線蟲擁有 2 條 X 染色體，雄性線蟲只含有 1 條 X 染色體。秀麗線蟲沒有 Y 染色體，其性別由 X 染色體和常染色體的比率決定。由于 X 染色體在進行減數(shù)分裂時不分離的概率十分低，因此雌雄同體線蟲自體受精產(chǎn)生的后代僅有 0.1-0.2%為雄性，大多為雌雄同體，而與雄性交配

線蟲無需進食，運動行為也明顯減少，能夠在惡劣環(huán)境中存活。當環(huán)境恢復適宜條件時，線蟲可結束 duaer 幼蟲期，進入正常的發(fā)育周期。圖2.2 秀麗線蟲生命周期圖[1]2.2 秀麗線蟲成為模式生物的原因第一，透明性。利用秀麗線蟲來研究細胞生物學和發(fā)育生物學很大程度得益于秀麗線蟲的透明性，這使得研究人員能夠利用顯微鏡在細胞水平上觀察線蟲的發(fā)育變化。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q42;TP18

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本文編號：2606821