基于聽覺神經網絡的分子通信模型研究

程瑤

[摘 要]人類互相溝通交流以語言表達，聽覺神經網絡在聽音辨物方面具有獨特的優越性，通過模擬生物大腦的結構和功能構成信息處理系統，并模擬人腦信息處理的功能，以來分子通信建立通信網絡。本文就聽覺神經網絡的分子通信模型進行了研究。

[關鍵詞]聽覺神經網絡;神經系統;分子通信

[中圖分類號]TP183 [文獻標識碼]A

引言：人的聽覺系統具有良好的抗噪音和識別的能力，在較為復雜的環境中人與人之間的語音交流能夠不受到周邊噪音的影響。這種聽覺神經網絡特受到多學者的重視，通過對神經元及網絡的研究，應用到分子通道建設過程中，搭建神經網絡結構、合理的計算進行分析研究，提升學習能力，為人工智能發展奠定良好的基礎。

1 聽覺神經網絡和分子通信特點

人類能夠進行高級認知功能，需要聽覺神經網絡能夠完成信息收集、傳到及整合信號為大腦快速服務。聽覺神經網絡的放點活動以神經元產生和傳輸電脈沖串的過程，通過對神經網絡系統的分析，迅速推進細胞核分子信道研究，需要進行多學科不同方向的進行綜合性研究，促進計算機、醫學、神經科學等多方面眾多領域快速發展。

1.1 聽覺神經網絡

人耳的生理結構和聽覺具有獨特的音頻信號處理能力，入耳聽覺神經系統各部分具有獨特的生理結構，并在聲音識別過程中發揮著不同的功能。人的聽覺器官是一個精密的機械振動系統，神經系統具有感受、傳輸、分析和處理聲音信息的功能，且參數跨度范圍廣泛，能夠識別20Hz到20kHz的聲音頻域，1000倍的上下頻率相差，具有十分靈敏和精確的分辨率。通過人耳幾千個感受細胞向神經通道傳輸信息，且在聲音變化過程提取有用的信息，且信息的載體并不是聲音的本身而是聲域的變化，聽覺神經網絡特點能夠為神經科學、信息科學以及人工職能、通信工程和信號處理等眾多領域進行深入研究。

1.2 神經網絡分子通信特點

美國學者Hecht Nielsen提出神經網絡是由多個簡單處理單元，彼此按照某種方式相互聯系，形成計算系統，依靠其狀態對外部輸入信息的動態響應來處理信息。神經系統模仿腦細胞結構和功能、腦神經結構和思維處理問題等功能的新型信息處理系統，并具有兩個較為明顯的特點，神經網絡從環境中學習獲得知識，另外還可通過增強神經元之間的相互連接作用以存儲所學知識。深入到聽覺神經系統的分子通信研究中，通過分析人的聽覺特性，運用特殊的音頻信號處理，建立符合聽覺系統的模型，提升分子通信效率。分子通信中的信息以分子的物理或者化學性質表示。通過模擬聽覺神經網絡的構建，實現分子通信建立，實現架構和通信技術有效提升。

2 基于聽覺神經網絡分子通信模型研究

神經網絡分子通信涉及生物學、計算機學、信息與通信工程眾多重要學科，神經網絡在許多實際系統輸入與輸出之間存在復雜非線性性關系，那個能夠對外界輸入樣本具有較強的識別能力，還具有較為精確的分類功能。通過神經網絡優化計算功能，以動態系統方程式進行描述，設立隨機數據為初始條件后，與目標函數有關的優化約束信息存儲于神經網絡的連接矩權矩陣之中，系統狀態不斷穩定以神經網絡方程的解作為優化結果，以來分子通信用于編碼、傳輸和接受信息，并執行從計算和數據存儲，通過其數據記憶和處理能力建立分子通信網絡。聽覺神經網絡是較為高校的通信網絡系統，具有傳輸速度快的特點，但也存在錯誤傳導的問題，結合大腦內聽覺神經網絡動態信號產生和傳輸，建立信息模型，以一個輸入神經元和輸出神經元建立信道模型，其框架為：

2.1 神經信號產生

聽覺神經網絡通過外部刺激產生神經信號，不同位置的不同類型神經元接受刺激不同產生的神經元信號存在不同。以線性-非線性-泊松模型神經元信號產生過程，在模型中以隨機刺激m（t）為輸入，作用到前突觸過程中，產生動態電壓脈沖序列s（t），前突觸上的神經元信號點的火速率λ（t）表達，序列隨著時間的分布而逐漸密集，并通過線性權重模塊將輸入刺激信號初步轉為權重值k（t），其表達式為：λ（t）=f（v（t））=f（m（t）*k（t）），運用非線性點模型，將權重值進行分新型處理，轉化為非齊次的點火速率方程：f（t）=（1+exp（-a（t-b））），進入泊松編碼器，產生神經動態電壓序列，并在軸突上進行傳播，直到軸突末梢。

2.2 神經信號軸突傳輸

神經元信號產生后以電壓脈沖的形式在神經細胞體內進行傳到。神經信號傳導到軸突纖維后，細胞膜內癌的K離子、Ca離子、Na離子在受到電脈沖直線不斷初乳細胞膜交換位置，改變纖維膜內外的政府點位置實現電壓脈沖信號在軸突上進行定向移動。傳輸方式類似電纜信號傳到方式且高校穩定。

2.3 囊泡釋放

當脈沖序列s（t）到達軸突末梢后刺激囊泡，并在刺激作用下Ca通道開放進行移動，Ca離子濃度提升后以一定的概率進行神經細胞膜融合并釋放神經質，通過離子通道和G蛋白偶聯受體觸發下游通路。通過模擬囊泡的釋放過程，假設神經元脈沖序列到來囊泡將以固定的概率釋放神經元遞質，實現填充為因釋放而釋放空出的空間位置。

2.4 遞質傳輸

通過囊泡釋放階段的簡析通道作用進行擴散運動，神經元間隙通道短，可以忽略向外空間的泄露，在實際研究過程中發現眾多化學物質都能夠阻礙遞質傳輸，通過改變受體的密度和分布能調節神經元信號的延遲，神經元處于異常狀態，造成間隙通道內遞質分子過多阻礙減慢傳輸速率，打亂實際傳輸過程。模擬化學遞質傳輸脈沖信號的時間分布直接相關，通道口與遞質之間的實踐，滿足脈沖需求，合理降低神經遞質擁堵概率。

2.5 量化與塑性

神經元遞質被后突觸吸收以后引發后突觸響應進行模擬，將后突觸響應作為接收端信號處理過程，通過化學信號量化及興奮性波形塑性完成。細胞膜內外的多種離子交互，提升局部電壓后積累，最終匯聚為神經元細胞膜的全局電壓，完成輸出。

神經元具有多個突觸末梢，通過多個神經通道信號進行仿真模擬，降低干擾實現分子通信的通道連接，完成發送端與接收端。在觸發響應后，通過間隙信道傳輸實現后突觸響應，降低同類信號之間的干擾問題，在聽覺神經網絡的基礎上建立分子通道，保證信號傳輸質量與速率。

3 Ca信號的分子通信研究

Ca離子以離子或化合物廣泛作用于人體組織、細胞及各層器官之中，其穩定性較強且容易觀測，形成的波形信號作為分子通信的一種通信機制被大量研究所重視。細胞間Ca信號傳輸的信道模型，以不同強度的刺激作為輸入，控制產生不同頻率和幅度的Ca信號，通過間隙信道傳輸到臨近的細胞，完成輸入輸出需求。假設Ca離子濃度在一個細胞內近似于均勻分布，以一群細胞作為通信場景，細胞之間通過間隙通道連接中的任意一個細胞，在化學刺激下產生該信號，在進行化學反應后得到三磷酸肌醇，細胞內質網形成波浪形濃度的Ca信號，不同強度的刺激產生不同頻率和幅度的信號。Ca濃度增高細胞外Ca離子進入細胞速率加快，間隙信道對Ca離子的滲透度進行管控，部分非常規的泄露也將導致細胞質Ca濃度升高，在傳輸過程中對間隙信道具有噪聲，對Ca濃度也具有不同程度的影響。

3.1 接收過程

接收刺激過程中以周期性信號經過間隙信道傳輸到集合細胞室，這些細胞能夠通過監測Ca信號的頻率，進行解碼和接受信息。通過Ca信號接受過程以獲取Ca離子濃度、檢測Ca信號，在Ca離子濃度的變化或信號幅度足夠大，細胞能夠檢測Ca的存在。檢測到Ca信號后進一步進行解碼Ca信號提取信息，使用頻率編碼獲取它的頻率信息，如果Ca信號以周期信號的形式被細胞檢測到，將被成功接受。

3.2 間隙信道切換機制

Ca信號在傳輸過程中間隙信道切換機制從簡單的拓撲出發，當刺激注入細胞后通過Ca濃度的不同動態變化性，假設信號在A細胞中產生后通過間隙進行傳輸，其狀態以信號從細胞A到B，信息從細胞A傳向C，信號不傳到B也不傳向C，信號從A傳向B和C四種可能性。通過間隙信道的“打開”和“關閉”，進行兩種狀態互相切換，實現細胞對連接蛋白的自我調節。要利用熒光顯微鏡能夠觀測和分析細胞內信號，否則向直接測量間隙通道的開關情況是較為困難的，Ca離子在的滲透度隨著細胞內濃度動態發生變化，在大多數種類的間隙通道處于正常工作狀態時，對Ca離子的滲透度將隨著細胞內Ca濃度的增加而逐漸增加，實現細胞的自我保護機制，防止過高Ca離子導致細胞死亡，部分類型間隙通道在缺血、病態等特殊情況下，Ca離子滲透度將出現濃度增加而減小異常現象，信道在高濃度下打開。

在間隙信道切換過程中容易出現噪聲的隨機信號切換可能性，分別是細胞內部噪聲、細胞外部噪聲和間隙信道噪聲。其中內部噪聲儀細胞內部的細胞器引起，如線粒體等細胞會隨機釋放和吸收Ca離子引起濃度改變，在細胞外存在天然的刺激、抑制劑等問題對細胞質Ca濃度造成影響，間隙信道的噪聲影響間隙信道對離子滲透度的熱噪聲為主，對細胞質濃度和間隙信道滲透度造成影響。

通過對Ca信號傳輸機制的數字進行仿真后發現，細胞的自我保護機制為防止Ca離子的數量過多會趨于關閉間隙信道，在非正常狀態的間隙信道打開時Ca離子滲透度隨著刺激強度增加而增加，且細胞可承受范圍內存在，Ca離子在不同條件下噪聲將對波形造成較為明顯的影響，運用信道切換機子能夠控制不同間隙信道的開關狀態，實現Ca信號流向不同細胞的目的。以生物機理的信道為模型，實現分子通信的性能優化。

4 聽覺神經網絡的分子通信的展望

在1945年馮·諾伊曼設計成功存儲程序的電子計算機標志著電子計算機時代開始，指導現階段神經網絡的研究，促進科技水平不斷提升。運用聽覺神經網絡分子通信，為龐雜的現代通信網絡建設提供良好的技術支持，在信源方面應用層通過誘導特定的化學反應開始分子通信，使信宿應用層產生預期的反應。信源處的網絡層選擇通信信道，并且鏈路層確保信道可用。物理層通過在選定的信道上向路由器發送和傳播信息分子，隨后路由器類似地選擇通信信道，確保信道可用，并對噪音等影響進行合理規避，傳播一種信息分子到信宿。最終達到信宿對由路由器產生的并進入信宿的信息分子做出反應，從而啟動一個依賴于應用程序的動作。

5 結語

綜上所述，神經元細胞作為生物通道，以神經元信號傳輸作為通信激勵，具有多層次的信道傳輸渠道，通過對前突觸神經元-間隙信道傳輸-后突觸神經元建造分子通信模型分析，防止受到異常信息干擾，保障傳輸數量與速率需求。還可運用鈣信號的分子信道研究，實現通過鈣離子與細胞質鈣濃度、開關間隙信道等內容進行分析，實現信號傳輸。通過對聽覺神經網絡的分子通道分析，增強系統的穩定性，不斷推進現代信息數據處理、人工神經網絡等技術進一步發展。

[參考文獻]

[1] 曹猛.基于計算聽覺場景分析和深度神經網絡的混響語音分離[D].太原理工大學，2016.

[2] 張炯.基于深度學習方法的語音識別研究[D].武漢郵電科學研究院，2015.

[3] 翟蓓蓓.基于低信噪比環境下音頻凈化技術的研究[D].中北大學，2013.