在具有排斥耦合的神经元网络中有序斑图的熵测量

发布时间：2021-08-31 03:26

　　脑神经网络在一定条件下可以自发出现行波、驻波、螺旋波,这些有序时空斑图的出现往往与某种神经疾病有关,但是其产生的机制尚未完全清楚,如何定量描述这些时空斑图的性质仍需要探索,为了解决这些问题,本文采用Hindmarsh-Rose神经元模型研究了具有排斥耦合的二维双耦合层神经元网络从混沌初相位开始演化的动力学行为,并用改进的集团熵来描述神经元网络的时空斑图.数值模拟结果表明:排斥耦合既可以促进有序斑图的形成,也可以抑制有序斑图的形成.适当选择排斥和兴奋性耦合强度,排斥耦合可导致单螺旋波、多螺旋波、行波、螺旋波和靶波与其他态共存、行波与驻波共存等有序斑图出现,螺旋波、行波出现概率分别达到0.4555和0.1667.靶波与其他态共存和行波与驻波共存出现概率分别达到0.0389和0.1056,我们提出的集团熵可以较好区分这些有序斑图和混沌态.当排斥耦合强度足够大时,网络一般处于混沌态.当网络处于弱耦合状态时,通过计算集团熵发现网络可以出现很大集团,这些结果有助于理解在实验中观察到的现象,从而能为神经疾病治疗提供帮助. 

【文章来源】：物理学报. 2019,68(11)北大核心EISCICSCD

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本文编号：3374094