时间周期耦合时滞神经元网络动力学行为的研究

【摘要】本文研究了在时间周期耦合作用下，时滞神经元网络放电同步及其同步转迁现象。从理论上分析了耦合频率、自适应增长率、时滞等复杂因素对神经元网络放电行为有着积极的作用。首先，在时间周期耦合（time-periodiccouplingstrength,TPCS）作用下，研究时滞神经元网络动力学行为。（1）在modifiedHodgkin–Huxley(MHH)神经元Newman–Watts(NW)网络中，研究发现：与固定耦合作用相比，在TPCS作用下，时滞更能诱导神经元放电行为的同步及其同步转迁行为；有趣的是，随着TPCS的耦合频率的变化，神经元的放电依赖不同的时滞值表现出不同的同步转迁行为。（2）在MHH神经元scale-free(SF)网络中，研究发现：TPCS不仅能增强时滞诱导神经元网络放电行为多次同步转迁，而且它的耦合频率和网络平均连接度也能引起神经元网络放电行为的多次同步转迁现象。综上现象表明：与固定耦合相比，TPCS作用更能影响时滞神经元网络放电行为。这意味着在神经体系的信息处理和信息传递过程中，TPCS具有非常重要的地位。这些现象的发现，可以帮助我们更好理解TPCS能增强神经元处理信息和传递信息的稳定性。其次，在自适应恒定增长率耦合作用时，研究时滞神经元网络动力学行为。在MHH神经元自适应NW网络中，比较了在电突触和化学突触情况下，时滞诱导热敏神经元放电模式的转迁现象。发现：在电突触情况下，簇放电模式多种多样，并且特定的时滞值会抑制神经元放电行为；然而，在化学突触情况下，簇放电模式相对减少，时滞不会抑制神经元激发动作电位。这些发现可以帮助我们更好的理解耦合连接方式不同，神经元网络放电也有不同的转迁模式。最后，在自适应随机增长率耦合作用时，研究时滞神经元网络动力学行为。在加权自适应SF网络中，研究发现：随机微扰力能诱导神经元网络放电同步转迁，它的同步转迁模式与时滞大小有关，时滞的值不同，神经元网络放电行为同步转迁模式也不同。同时还发现网络平均连接度越大，神经元集体放电同步行为越强，同步转迁现象越弱。这些现象的发现不仅拓展了我们的视野，也更接近了神经生理学中的神经元之间的耦合。同时还能为解释信息处理和传递提供新的理论依据。
【作者】徐波；
【导师】龚玉兵；
【作者基本信息】鲁东大学，理论物理，2014，硕士
【关键词】时间周期耦合；自适应耦合；神经元网络；同步转迁；随机调节增长率；

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