Los estudios fisiológicos han demostrado que la estructura del hipocampo de las ratas se desarrolla en diferentes etapas, en las que las células de lugar continúan desarrollándose durante todo el periodo juvenil de las ratas y maduran después del periodo juvenil. Como principal fuente de información de las células de lugar, las células reticulares deberían madurar antes que las células de lugar. Para hacer un mejor uso de la información biológica exhibida por el hipocampo del cerebro de la rata en el entorno, proponemos un modelo de cognición de posición basado en el mecanismo de desarrollo de las células de lugar del hipocampo de la rata. El modelo utiliza una red neuronal recurrente con sesgo paramétrico (RNNPB) para simular los cambios en las características de descarga durante el desarrollo de una única célula estriada. El mecanismo de interferencia oscilatoria es capaz de fusionar las ondas de la franja en desarrollo, simulando así indirectamente el proceso de desarrollo de las células de la rejilla. A continuación, la salida de las células de rejilla se utiliza como entrada de información de las células de lugar, cuyo proceso de desarrollo se simula mediante la red neuronal BP. Tras la maduración de las células de lugar, la matriz de posición generada por el grupo de células de lugar se utilizó para realizar la cognición de posición de las ratas en una región espacial determinada. Los resultados experimentales muestran que este modelo puede simular el proceso de desarrollo de las células de cuadrícula y las células de lugar, y puede realizar un posicionamiento de alta precisión en el área espacial dada. Además, el efecto experimental de la construcción de mapas cognitivos mediante este modelo coincide básicamente con el efecto de RatSLAM, lo que verifica la validez y precisión del modelo.
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