自适应时滞神经元网络动力学行为的研究

发布时间：2017-08-04 08:31

  本文关键词：自适应时滞神经元网络动力学行为的研究

  更多相关文章： 自适应耦合 时间周期增长率 神经元网络 同步转迁 相干共振

【摘要】：本文主要研究了时变耦合强度作用下神经元网络的放电行为。研究表明自适应耦合强度、时间周期耦合强度等因素对神经元网络动力学行为有着积极的影响。 首先，对自适应时滞神经元网络动力学行为的研究发现： （1）在自适应时滞小世界神经元网络中，时间周期性变化的自适应耦合强度增长率（time-periodic growth speed, TPGS）振幅和频率能够诱导神经元放电行为表现出非同步与同相同步之间或与反相同步之间的多次转换。这样的转换与时间延迟和TPGS振幅或频率都有关系。当延迟时间靠近时滞诱导同步转迁的延迟时间时，TPGS振幅和频率才能诱导神经元放电行为发生同步转迁。 （2）在自适应时滞无标度神经元网络中，时滞能够诱导自适应神经元网络放电行为发生多次同步转迁。TPGS角频率能够诱导神经元放电行为表现出非同步与同相同步之间的多次转换。以上结果表明，TPGS能够诱导神经元放电行为发生多次同步转迁，从而提高神经元放电的同步性。这些发现使我们对神经元之间的自适应耦合有了新的认识，有助于我们进一步理解自适应耦合在神经元网络中的作用。 其次，研究了时间周期耦合强度（time-periodic coupling strength, TPCS）作用下神经元网络的动力学行为。研究发现： （1）在小世界神经元网络中，TPCS振幅和角频率的变化能够诱导体系表现出相干共振或多次相干共振的行为。同时发现，当TPCS振幅固定时，TPCS角频率能够提高神经元时空簇放电行为的时间相干性和空间同步性。这些结果表明，TPCS能够驯服混沌簇放电行为，并能多次增强混沌簇放电神经元网络的时间相干性。因此，TPCS对增强簇放电神经元体系中信息处理的时间精度有着重要意义。 （2）在无标度神经元网络中，TPCS振幅和网络平均连接度k的变化，能够驯服神经元混沌簇放电行为，并表现出相干共振。特别是，随TPCS频率的改变，体系表现为多次相干共振。研究还发现随着k的增加，出现相干共振时TPCS的振幅相应减小，，但频率并不改变。这些现象表明TPCS和网络平均连接度k的变化可以驯服混沌簇放电行为，并增强优化神经元簇放电的时间相干性。而且，TPCS能够多次增强并优化神经元簇放电的时间相干性。这些发现可以帮助我们更好地理解TPCS和网络平均连接度对于提高信息在神经元网络中传递的时间精度的重要性。 最后，研究了非高斯外噪声对通道噪声诱导的随机Hodgkin Huxley（HH）神经元放电行为时间相干性的影响。研究发现：当簇面积足够大时，非高斯噪声强度、相关时间或高斯分布的偏离度均能增强放电行为的相干性。当噪声强度适当时，放电行为就会出现相干共振。这意味着非高斯外噪声能够增强通道噪声诱导的神经元放电行为的相干性。这些结果说明，非高斯外噪声对随机HH神经元网络放电活动的重要性。
【关键词】：自适应耦合 时间周期增长率 神经元网络 同步转迁 相干共振
【学位授予单位】：鲁东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R338
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目录9-11
• 引言11-13
• 第一章 神经元及网络构造简介13-18
• 1.1 神经元构造及信息传递13-14
• 1.1.1 神经元的构造13
• 1.1.2 信息传递13-14
• 1.2 网络构造简介14-17
• 1.2.1 随机网络15
• 1.2.2 小世界网络15-16
• 1.2.3 无标度网络16-17
• 1.3 本章小结17-18
• 第二章 自适应时滞神经元网络的动力学行为18-30
• 2.1 引言18-19
• 2.2 自适应时滞小世界神经元网络的动力学行为19-26
• 2.2.1 模型与方程19-21
• 2.2.2 结果与讨论21-26
• 2.3 自适应时滞无标度神经元网络的动力学行为26-29
• 2.3.1 模型与方程26
• 2.3.2 结果与讨论26-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 时变耦合强度作用下热敏神经元网络的动力学行为30-41
• 3.1 引言30-31
• 3.2 时变耦合强度作用下小世界热敏神经元网络的放电行为31-36
• 3.2.1 模型和方程31-32
• 3.2.2 结果与讨论32-36
• 3.3 时变耦合强度作用下无标度热敏神经元网络的放电行为36-40
• 3.3.1 模型与方程36-37
• 3.3.2 结果与讨论37-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 非高斯外噪声对随机神经元体系放电行为的影响41-48
• 4.1 引言41
• 4.2 模型和方程41-43
• 4.3 结果与讨论43-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第五章 总结48-49
• 参考文献49-62
• 致谢62-63
• 在校期间发表硕士论文63

【共引文献】

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本文编号：618590