具有突触可塑性耦合神经振子集群相响应同步
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【摘要】:神经振子集群同步振荡现象是神经信息处理的基本机制。考虑到神经元之间的联结具有可塑性,并且噪声在神经系统中无处不在。因此,本文建立具有动态耦合的神经元集群动力学模型,引入描述神经元集群同步活动整体行为的序参数,利用Fokker-Planck方程导出序参数的演化方程。在外部刺激下,研究神经振子集群的动力学行为。当耦合强度随时间周期性变化时,神经振子集群的同步活动依赖于刺激强度和刺激频率,刺激对神经振子影响程度依赖于神经振子集群的耦合程度。考虑基于Hebb学习律神经元放电行为的耦合强度方程时,高频刺激能够使神经振子产生同步振荡行为,刺激强度决定同步程度,刺激越强同步程度越高,刺激频率决定同步振荡的频率,刺激频率越高同步频率越高。在研究STDP机制耦合变化时,同步程度增加,产生学习效果。当耦合系数为常数时,神经元集群产生周期性振荡,随着时间的推进,峰值越来越小,同步程度衰减至一种神经元的自发性活动。
【关键词】:神经振子群 相位同步 STDP 动态耦合
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R338;O175
【目录】:
- 致谢7-8
- 摘要8-9
- abstract9-12
- 第一章 绪论12-16
- 1.1 神经元集群同步研究背景12-13
- 1.2 神经元集群动态耦合研究现状13-14
- 1.3 研究内容及意义14-15
- 1.3.1 研究内容14
- 1.3.2 研究意义14-15
- 1.4 本论文的研究内容15-16
- 第二章 神经活动的生物物理学16-20
- 2.1 神经元16-18
- 2.1.1 基本组成结构16-17
- 2.1.2 神经元的电特性17-18
- 2.2 突触18-20
- 2.2.1 突触基本结构18-19
- 2.2.2 突触可塑性19-20
- 第三章 神经元耦合基本模型20-26
- 3.1 Kuramoto模型20
- 3.2 峰电位时间依赖的突触可塑性20-23
- 3.2.1 Hebbian学习法则20-21
- 3.2.2 STDP学习法则21-23
- 3.3 Fokker-Planck方程23-26
- 第四章 时间依赖性动态耦合神经元同步活动26-34
- 4.1. 数学模型26-28
- 4.2. 数值模拟28-33
- 4.3. 结论33-34
- 第五章 STDP耦合神经元集群同步活动34-39
- 5.1 数学模型34-37
- 5.2 数值分析37-38
- 5.3 结论38-39
- 第六章 总结39-41
- 6.1 全文总结39
- 6.2 研究展望39-41
- 参考文献41-44
- 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况44
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