神经元网络模型的弱信号随机共振检测研究

基于FitzHugh-Nagumo可兴奋细胞耦合后形成的神经元网络模型,对生物神经系统的弱周期信号随机共振检测机制进行研究。以加和网络的双层FHN神经元模型为例,对周期随机共振现象分别进行研究,并应用信噪比、互信息率对比评价方法,结合输出神经元动作电位的发放频率和幅值,从多个角度进行了定量和定性的描述和比较。实验结果表明,双层FHN神经元网络的随机共振响应优于单神经元的FHN模型,且具有更好的稳定性,可以在一定的噪声强度范围内对输入信号进行有效地检测。     

混合突触作用下耦合时滞对模块神经元网络簇同步的影响

针对电突触耦合和化学突触耦合混合作用下含有耦合时滞的模块神经元网络,利用非线性动力学理论和数值仿真方法,探讨了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步特性的影响.结果发现,模块神经元网络中子网络内、子网络间的耦合强度都能促使簇放电神经元取得簇同步,但是时滞却对耦合诱导的簇同步具有显著的抑制作用.进一步的研究证实了本文所得的研究结果不依赖于子网络的数目与子网络的节点个数.需要指出的是,耦合时滞对神经元网络簇同步的抑制作用对治疗簇同步引发的一些神经性疾病(如帕金森病、癫痫等)具有一定的理论指导意义.     

不同耦合类型的三维Hybrid神经元同步动力学

神经元网络的信息传递与多个神经元间的耦合同步密切相关.大量研究表明,神经元耦合系统的同步化问题是研究大脑处理信息的关键.本文基于三维混合神经元模型研究了神经元的复杂放电,该模型由Wilson模型的快子系统和H-R模型的慢子系统组成.该模型能够重现大脑皮层神经元一系列包括规则峰放电、快速峰放电和簇放电等神经动力学行为.本文基于三维混合神经元模型,探讨了三维混合神经元在电突触耦合、化学突触耦合和磁通耦合条件下的同步放电行为,模拟膜电位序列图、相位差图等探讨恒同及非恒同下耦合强度对神经元同步放电的影响.本研究将为人们进一步了解神经系统疾病的发病机制提供指导和帮助,并为神经科学领域提供可能的研究思路.     

考虑树突整合效应的神经元网络的放电和同步特性

生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用.本文在Hodgkin-Huxley(HH)神经元网络模型中考虑树突整合效应,得到修正后的DHH(Dendritic-integration-rule-based HH)神经元网络模型,研究了网络的放电和同步特性.首先以三个抑制性神经元构成的耦合系统为例,发现树突整合效应的加入提高了神经元的放电阈值;然后分别建立全局耦合的抑制性和兴奋性神经元网络,发现大的耦合强度能够诱导抑制性和兴奋性神经元网络达到几乎完全同步的状态,并且对神经元的放电幅值有较大的影响;更有趣的是,当树突整合系数为某一值时,抑制性神经元网络的同步达到最高,而兴奋性神经网络的同步达到最低.     

前馈型神经元网络中的放电频率传递分析

本文建立了一个基于Hodgkin-Huxley神经元的前馈神经元网络模型,研究了平均放电频率在前馈神经元网络中的传递情况。研究结果显示,适当的层间连接概率与输人噪声强度能够提髙前馈神经元网络的同步效率,进而增强网络稳定传递放电频率的性能。此外,通过引入并调节突触时滞,发现适当的时滞对神经元耦合系统的完全同步和前馈神经元网络内信息传输有明显的促进作用。     

外电场作用下神经元网络同步特性

研究了外部电场对神经元网络同步活动的潜在作用机制。基于HH神经元模型, 通过改进的欧拉法对描述神经元模型的微分方程进行数值求解, 分别研究了直流和交流电场作用下兴奋—抑制性神经元网络的同步行为。结果表明, 直流电场可以有效地削弱引入适应性电流及解除抑制性突触连接所引起的网络同步性减弱的趋势; 对于交流电场同样可以削弱适应性电流所引起的负面影响, 且网络的同步活动对交流电场的幅值和频率都存在一定的选择性。研究结论有助于推动以电刺激作为治疗某些神经系统疾病的有效手段的进一步发展。     

非线性时滞反馈实现离散神经元网络的去同步化

采用非线性时滞反馈实现离散神经元网络的去同步化控制．对于由映射神经元模型构建的神经网络，调节神经元之间的连接强度可以实现网络的混沌簇放电同步．在神经元的快变量中施加非线性时滞反馈信号可以实现网络的完全去同步化，且不改变神经元本身的放电特性．与线性时滞反馈相比，非线性时滞反馈能够实现强连接神经网络的去同步化，且对于参数的变化具有鲁棒性．     

含时滞和Ih流的神经元的同步放电行为

本文研究了时滞和超极化激活的阳离子流Ih对抑制耦合的水蛭神经元的同步放电行为的调控.通过数值仿真揭示了时滞、耦合强度和Ih流都能诱发丰富的同步转迁行为,如从同步的周期-6簇放电到同步的周期-1簇放电.借助ISI分岔和快慢变量分离方法获得了Ih流诱导同步转迁行为的动力学原因.研究结果表明,时滞和Ih流都是影响水蛭神经元同步行为的重要因素.     

应用Washout filter控制耦合神经元同步活动

以FitzHugh-Nagumo神经元为例,使用Simulink对耦合神经元的同步活动进行模拟研究,然后,通过引入Washout filter反馈控制,比较控制前后其放电行为,探究反馈控制作用的动力学机制,以及寻求其去同步的最优参数。Washout filter辅助反馈控制是非线性动力学研究的重要问题之一,它在理论上已经得到较多的研究。Washout filter反馈控制通过一个经过设计的控制输入处理同步化并改善耦合神经元的动力学特性参数。     

异质性和时滞作用下神经元网络的共振动力学

利用参数互异的Fitzhugh-Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型,通过数值模拟的方法,提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学.结果发现,当耦合项中不含时滞时,适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优,即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应,而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性.更重要的是,耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响.当时滞约为信号周期的整数倍时,神经元网络能够周期性地出现共振现象,即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振,而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现.     

Synchronization of multiple chaotic FitzHugh-Nagumo neurons with gap junctions under external electrical stimulation

This paper discusses the synchronization of three coupled chaotic FitzHugh-Nagumo (FHN) neurons with different gap junctions under external electrical stimulation. A nonlinear control law that guarantees the asymptotic synchronization of coupled neurons (with reduced computations) is proposed. The developed control law incorporates the synchronization error between two slave neurons in addition to the conventionally considered synchronization errors between the master and the slave neurons, which make the proposed scheme computationally more efficient. Further, a novel L₂ gain reduction criterion has been developed for multi-input multi-output systems with non-zero initial conditions, and is applied to robust synchronization of FHN neurons under L₂ norm bounded disturbance and uncertainties. Furthermore, a robust adaptive nonlinear control law is developed, which is capable of handling variations in nonlinear part of synchronization error dynamics, without using any neural-network-based training-oriented adaptive scheme. The proposed control schemes ensure global synchronization with computational simplicity, easy way of design and implementation and avoiding extra measurements. The results obtained with the proposed control laws are verified through numerical simulations.     

单向耦合FitzHugh-Nagumo神经元的滞后同步研究

本文提出一种新的研究思路,将两个单向耦合的FitzHugh-Nagumo神经元之间的滞后同步视为一种特殊的广义同步,通过辅助系统方法来获得滞后同步发生的条件.首先建立原响应系统的辅助系统,将原系统中驱动系统和响应系统的滞后同步问题转换为响应系统与辅助系统之间的误差系统原点稳定问题.通过拉普拉斯变换方法,将原本用微分方程表示的误差系统等效为Volterra积分方程表示,而后利用积分方程理论中的逐次逼近方法解析地得到原误差系统原点稳定性条件.本文给出的滞后同步判据与信号传送中的时间滞后量大小无关,数值模拟验证了本文提出判据的有效性.     

考虑STDP学习律的树突整合型神经元网络的放电同步

生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用。本文以树突整合型(DHH)神经元网络为研究对象,在网络中考虑脉冲时间依赖可塑性(STDP)学习律,分析网络连接概率、外部扰动以及STDP学习律对网络同步性的影响。研究结果表明,STDP学习律对网络同步的影响不仅与连接概率有关,也与外部扰动有关。在兴奋性神经元网络中,连接概率增大可以增强网络的同步,外部扰动增大会减弱网络的同步,且在较大的外部扰动下STDP学习律对网络同步特性的增强作用减弱;而在抑制性DHH神经元网络中,连接概率增大,也可以增强网络的同步,且在较大的连接概率下,外部扰动增大,可以增强网络的同步,而STDP学习律对网络同步的增强作用也更加明显。     

一种并发面向对象同步模型研究

同步是并发语言的一个重要特征,然而在面向对象的框架下,同步约束的存在可能导致不期望的方法的重定义.基于并发面向对象规约语言VDM++(Vienna development method)的两种同步机制,提出一种适合于并发面向对象广谱规约语言的同步模型-卫式路径结构.它不但可以支持一般代码的复用,而且可以全方位地支持对同步代码的复用.     

具有脉冲耦合复杂时滞动力网络的同步

考虑了一个具有脉冲耦合的复杂时滞动力网络的同步问题.基于脉冲时滞动力系统扩展的Halanay不等式,给出了网络同步的一个充分条件.所获结果表明,即使网络节点之间仅在一些离散时刻存在瞬时连接,网络仍然能够达到同步.进一步将所得结果应用于一个由混沌FHN神经元振子为动力节点所构成的一个无标度的动力网络,数值仿真结果表明了理...     

Finite‐Time Synchronization of General Complex Dynamical Networks

The main objective of the present paper is to further investigate finite‐time synchronization of a general complex dynamical network from the viewpoint of dynamics and control. By utilizing the finite‐time stability theory combined with the inequality techniques, several sufficient criteria on finite‐time synchronization are derived analytically. And some effects of control parameters on synchronization speed and synchronization time are also drawn. It is shown that control gains play an important role in making the dynamical networks finite‐time exponentially synchronized. Furthermore, the results are applied to a typical nearest‐neighbor coupled network composing of chaotic FitzHugh‐Nagumo (FHN) neuron oscillators, and numerical simulations are given to demonstrate the effectiveness of the proposed control methodology.     

Synchronization of coupled chaotic FitzHugh-Nagumo neurons via Lyapunov functions

After investigating the effect of the frequency of an external electrical stimulation on the chaotic dynamics of a single FitzHugh-Nagumo (FHN) neuron, this paper derives both a sufficient and a necessary condition of the coupling coefficient for self-synchronization of two interacting FHN neurons by using the Lyapunov function method and the largest transverse Lyapunov exponent, respectively. Also, for the cases that self-synchronization is not achieved through the coupling coefficient, a feedback control law for synchronization using the Lyapunov method is investigated. The performance of the proposed control law is compared with that of an existing one in the literature. Simulation results are provided.     

Robust gamma oscillations in networks of inhibitory hippocampal interneurons

Recent experiments suggest that inhibitory networks of interneurons can synchronize the neuronal discharge in in vitro hippocampal slices. Subsequent theoretical work has shown that strong synchronization by mutual inhibition is only moderately robust against neuronal heterogeneities in the current drive, provided by activation of metabotropic glutamate receptors. In vivo neurons display greater variability in the interspike intervals due to the presence of synaptic noise. Noise and heterogeneity affect synchronization properties differently. In this paper we study, using model simulations, how robust synchronization can be in the presence of synaptic noise and neuronal heterogeneity. We find that stochastic weak synchronization (SWS) (i.e. when neurons spike within a short interval from each other, but not necessarily at each period) is produced with at least a minimum amount of noise and that it is much more robust than strong synchronization (i.e. when neurons spike at each period). The statistics produced by the SWS population discharge are consistent with previous experimental data. We also find robust SWS in the gamma-frequency range (20-80 Hz) for a stronger synaptic coupling compared with previous models and for networks with 10-1000 neurons.     

跳频OFDM系统同步技术的研究与仿真*

摘要：跳频OFDM通信系统具有抗干扰和抗多径衰落的能力,能够大幅提高无线通信系统的信道容量和传输效率。同步技术是FH-OFDM系统关键技术,其性能直接影响到FH-OFDM系统可靠性和鲁棒性。将基于扫描的跳频同步方法与OFDM同步技术结合在一起,完成跳频OFDM系统同步。研究表明,这种算法具有很好的工程参考价值,且当多个频点被干扰时,系统正确同步概率和OFDM符号正确同步概率性能较好。