噪声环境下非线性整合发放神经元模型的随机共振

发布时间：2017-12-23 04:24

  本文关键词：噪声环境下非线性整合发放神经元模型的随机共振　出处：《合肥工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 随机共振 输出幅值增益 信噪比 神经元模型 噪声

【摘要】：随机共振现象是指系统在信号和噪声的协同作用下产生的一种非线性现象,适当强度的噪声能够使系统中微弱的信号放大,从而有助于系统对微弱信号的检测与传输。噪声在神经系统中普遍存在,噪声会引起神经系统的随机共振,并能够改善神经系统对微弱信号的检测和传递能力。本文根据神经元放电活动的特性,建立带有周期信号和噪声的整合发放神经元模型,探究在噪声活动下神经元系统是否能产生随机共振现象。本文从两个方面讨论了神经系统的随机共振问题。一方面在模型中同时考虑信号噪声与背景噪声的作用,运用随机平均法推导出线性整合发放模型下神经元系统的输出幅值增益切确表达式,考察背景噪声、信号噪声相关时间和信号噪声与背景噪声两噪声的关联强度对神经元系统输出幅值增益的影响。另一方面基于非线性整合发放神经元模型研究了乘性信号和突触噪声与离子通道噪声协同作用下神经元系统随机共振现象,运用积分路径法和两态模型理论得出非线性整合发放神经元模型的Fokker-Planck方程和信噪比表达式,通过数值模拟我们观察到在不同的系统参数下非线性积分放电神经元模型中出现传统意义上的随机共振以及双随机共振现象。同时得出离子通道噪声强度的增大能够增强神经元系统的随机共振效应,而突触噪声强度的增大会削弱神经元系统的随机共振效应。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R318;O324

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本文编号：1322423