非线性脉冲神经P系统作为函数计算设备的最小通用性研究

作者：杨倩

来源：信息与电脑(理论版), 2022, 34(14): 53-55.

• 膜计算
• 脉冲神经P(SNP)系统
• 非线性
• 注册机
• 通用性

膜计算（P系统）的理论研究是为了得到等价于图灵机的高性能的非传统计算模型。在各类计算模型中，对于计算资源一般是需要的资源越少越好。在脉冲神经P(Spiking Neural P,SNP)系统中，计算资源通过神经元的个数来衡量。非线性脉冲神经膜（Nonlinear Spiking Neural P,NSNP）系统是SNP系统的一个变体，目前已经证明有一个用于计算函数的NSNP系统共有117个神经元。笔者利用注册机的特性，将该系统神经元减少至63个。