结构与功能神经系统的神经动力学研究

发布时间：2023-03-25 00:21

　　大脑作为一个高度复杂精密的多层次非线性系统,其对神经信息的处理过程涉及到多个层次以及多个区域的相互耦合与共同协作,而不仅仅只依赖于少数几个神经元的神经活动。然而目前由大量神经元构成的结构性神经系统的信息处理机制以及功能性神经系统实现其认知功能的潜在机理仍尚未知晓。本文将基于这两个问题来展开课题,首先从能量的角度来研究结构性神经网络的同步性放电活动,然后通过建模去实现特定的功能性神经网络(嗅觉神经网络)的认知功能。本文首先基于Hodgkin-Huxley模型去构建简单的全连接结构性神经网络,对局部皮层网络的同步性放电活动进行仿真,并利用能量编码理论提出了负能量比这样的能量指标去衡量网络振荡的同步性,并详细探究了网络放电活动同步性与网络参数(包括网络规模,耦合强度,兴奋传递时滞)以及神经能量这三者之间的关系。之后,本文又基于嗅觉系统中神经元的电生理特性以及解剖学上各个组织的连接结构,构建了包含嗅球与嗅皮层的功能性嗅觉网络模型,对其在外界气味刺激下的发放模式进行仿真。此外还提出了基于神经元spike序列的核函数,并利用核聚类算法(包括层次聚类和模糊聚类)对网络的发放模式进行聚类,从而实现模型...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 结构性神经网络的拓扑结构
        1.1.2 结构性神经网络的传统编码理论
        1.1.3 结构性神经网络的能量编码理论
        1.1.4 功能性的嗅觉神经系统
        1.1.5 嗅觉神经系统的组织结构
        1.1.6 嗅觉的形成过程
    1.2 研究目标及意义
        1.2.1 研究目标
        1.2.2 研究意义
    1.3 论文框架
第2章 结构性神经网络的神经能量编码
    2.1 Hodgkin-Huxley模型
        2.1.1 Hodgkin-Huxley模型的介绍
        2.1.2 Hodgkin-Huxley模型的神经能量计算
    2.2 结构性神经网络模型
    2.3 网络同步性指标
        2.3.1 均最大相关性系数
        2.3.2 负能量比
    2.4 结构性神经网络的能量消耗特性
        2.4.1 网络规模与能量消耗特性
        2.4.2 耦合强度与能量消耗特性
        2.4.3 兴奋传递时滞与能量消耗特性
    2.5 结构性神经网络参数与神经能量的关系
        2.5.1 网络规模与神经能量的关系
        2.5.2 耦合强度与神经能量的关系
        2.5.3 兴奋传递时滞与神经能量的关系
    2.6 本章小结
第3章 嗅觉系统中的动力学模型
    3.1 嗅觉神经元的动力学模型
        3.1.1 僧帽细胞
        3.1.2 球旁细胞
        3.1.3 颗粒细胞
        3.1.4 嗅皮层神经元
        3.1.5 嗅觉神经元的仿真结果
    3.2 突触的动力学模型
        3.2.1 兴奋性与抑制性突触
        3.2.2 spike时间依赖可塑性
    3.3 气味刺激的输入模型
    3.4 本章小结
第4章 嗅觉系统的功能性神经网络模型
    4.1 嗅觉系统的网络模型结构
    4.2 嗅觉网络放电活动的研究方法
        4.2.1 基于核函数的网络发放模式的距离与相似度度量
        4.2.2 基于核函数的层次聚类与模糊聚类
    4.3 嗅觉神经网络的仿真结果与分析
        4.3.1 抑制性时间依赖可塑性的学习作用
        4.3.2 嗅觉神经网络对不同种类气味的识别
        4.3.3 嗅觉神经网络对同一种类不同浓度气味的识别
        4.3.4 嗅觉神经网络对混合气味的识别
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 课题总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间所发表的文章



本文编号：3770149