用不连续映射理解神经元簇放电模式中的加周期分岔

发布时间：2019-03-24 19:12

【摘要】： 在神经动力学中,神经元放电节律模式(即动作电位(脉冲)峰峰间期(inter-spike intervals,ISIs)的时间模式)被认为在神经元信息处理过程中起着关键作用,因而研究神经元ISI的产生和随参数变化动力学机制具有重要的指导意义. 在神经起步点实验中展示了伴有随机簇放电的从周期1到周期5的典型分岔,本文在把握加周期分岔的根本特征的基础上构造了Chay模型中慢变量的不连续映射.通过在Chay模型和构造的不连续映射中添加噪声项可以重复并且解释实验中的随机簇放电模式.进一步基于映射的不连续性,本文用边界碰撞分岔解释了加周期分岔的产生机制.
[Abstract]:In neurodynamics, the firing rhythm pattern (that is, the temporal pattern of action potential (pulse) peak interpeak interval (inter-spike intervals,ISIs) is considered to play a key role in neuronal information processing. Therefore, it is of great significance to study the dynamic mechanism of neuron ISI production and its variation with parameters. The typical bifurcation from period 1 to period 5 with random cluster discharge is shown in the experiment of neural starting point. In this paper, the discontinuous mapping of slow variables in Chay model is constructed on the basis of grasping the fundamental characteristics of periodic bifurcation. By adding noise terms to the Chay model and constructed discontinuous maps, the random cluster discharge patterns can be repeated and explained. Furthermore, based on the discontinuity of mapping, the mechanism of periodic bifurcation is explained by boundary collision bifurcation.
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：R338

【共引文献】

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本文编号：2446600