神经元膜电位对信息的编码

发布时间：2021-04-04 21:05

　　神经元膜电位的放电活动是神经编码的基础.然而,目前对于神经元电活动对神经信息的编码方式,至今尚未形成一个完整的认识.传统的编码理论认为神经系统以离散的动作电位放电序列进行信息的表达和传递,主要研究动作电位的发放频率和放电活动的时间模式.基于该理论,对神经元放电序列所携带的信息已经出现了一些定量的计算方法,但这些方法还很难应用到大规模神经元网络的计算当中.本研究以神经元的膜电位为研究对象,展示了如何量化膜电位序列所携带的信息,并将该计算结果与传统放电序列方法的计算结果进行了对比分析,其结果取得了很好的一致性.本研究为神经活动信息量的定量计算提供了一种新的思路和方法. 

【文章来源】：动力学与控制学报. 2020,18(01)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

Wang-Zhang神经元生物物理模型

其中,d1m,d2m,d3m,d4m,d5m,d6m可由文献[25]得到.第(4)式是用能量方法得到的动作电位,其数值解如图2的上图所示.将(4)式的解析解代入第m个神经元的功率表达式(5)式中,可得到如图2的下图所示的功率Pm.

本文假设的皮层神经网络结构如图3所示.其中每个神经元的动力学特性都来自于上述的Wang-Zhang模型,因此该网络结构被严格地定义在神经生物学的基础之上.大脑皮层神经元连接的解剖学结构表明,任意脑区内部的神经网络如果不考虑功能性连接,那么网络的内部就是一个全连接的结构性神经网络,如皮层功能柱[28,29].如果把皮层功能柱看作是一个封闭系统,为简单起见,截取该封闭系统内部的一个局部区域,那么该区域的网络结构可以由如图3所示的结构性神经网络来表达.图3为15个兴奋性神经元构成的一个全连接结构的神经网络,图中各个神经元之间的连接线表示它们是相互耦合的,但任意两个神经元之间的耦合强度都互不相同,而且神经元两两之间的耦合强度也是互不对称的.根据突触可塑性原理[30,31],来自实验的统计数据表明神经元之间突触耦合强度的取值范围服从均匀分布[32].记耦合强度为如下矩阵:

【参考文献】：
期刊论文
[1]分数阶动力学的分析力学方法及其应用[J]. 罗绍凯.  动力学与控制学报. 2019(05)
[2]时滞切换不确定神经网络系统的指数稳定性[J]. 薛焕斌,张继业.  动力学与控制学报. 2018(01)



本文编号：3118489