基于人工神经网络的秀丽隐杆线虫趋温性行为的建模与仿真
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摘要：为了模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，提出一种通过人工神经网络对秀丽隐杆线虫的趋温性行为进行建模的方法，并进行实验仿真。首先，建立秀丽隐杆线虫的运动模型；然后，通过设计非线性函数逼近线虫趋温性的运动逻辑，实现运动速度和偏向角度的改变功能；最后，通过人工神经网络对该非线性函数进行学习，从而在Matlab环境中对上述过程进行实验仿真，模拟出了秀丽隐杆线虫的趋温性行为。实验结果表明，在更接近生物体本质的条件下，反馈（BP）神经网络比径向基函数（RBF）神经网络能更好地模拟线虫的趋温性行为。同时也表明所提方法能够很好地模拟秀丽隐杆线虫的趋温性行为，在一定程度上揭示了线虫趋温性的实质，理论上支持了爬虫机器人的趋温性研究。
关键词：
秀丽隐杆线虫；温度趋向性；反馈神经网络；径向基函数神经网络；最适温度
中图分类号： TP181 文献标志码：A
0引言
微生物和微小有机体具有移动到适合的温度（趋温性）和化学浓度（趋化性）区域的行为[1]。这些行为对于寻找食源、躲避有害的环境条件至关重要。在单细胞微生物体内，这些趋向性行为是通过化学感受器蛋白控制，并使其朝向期望的温度或浓度运动。对于高等动物，它们体内有感觉神经元和控制运动及转向的神经网络[2]，这些神经元和神经网络能够帮助生物体追踪具有相同温度或化学浓度的等高线。
高等动物的神经系统可以感知外部环境和内在状态。在这个研究方面，秀丽隐杆线虫是一个很好的研究模型[3]。该生物是一种结构简单、全身透明、无毒无害、能够独立生存的线虫，其身体长约2mm，在20℃下平均生活3.5天。在发育生物学领域，其广泛应用于基础研究工作。在细胞分化方面，特别有贡献，并且是第一个基因组完全被定序的多细胞生物。该线虫共有302个神经元，约8000个突触连接，其神经系统的连接组（connectome）已被神经科学家了解透彻，因此对其神经系统的仿真比哺乳动物更加现实[4]。通过这些神经细胞，线虫可以获得趋化性、趋温性、机械感知、渗透性避免等行为[3]。在工程方面，人们对前两种运动行为非常感兴趣。
目前对该线虫的研究主要在生物学、医学、遗传学和神经学等领域[5]，而从信息科学的角度对其进行的研究还相...
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