两房室神经元模型的同步簇放电的动力学分析

研究一个具有电流反馈的两房室锥体神经元的簇放电动力学问题.首先,利用数值模拟研究了该神经元的树突和胞体两个房室之间的峰相位同步行为.其次,基于快慢动力学分析方法,给出了快子系统的双参数分岔曲线图,结果表明快子系统产生了3个余维-2分岔点,它们分别为fold-Hopf分岔点ZH、Cusp分岔点CP和Bogdanov-Takens分岔点BT.最后,根据这些余维-2分岔点确定系统存在着丰富的簇放电模式,如"fold/fold"型,"Hopf/Hopf"型,"Hopf/homoclinic"型以"fold/homoclinic"型簇振荡等,并分析研究了簇放电模式的产生以及它们之间相互转迁的动力学机理.本文的研究结果进一步表明了神经元的几何形态特性对于神经元放电模式多样性的重要影响.     

外加电流和磁流下前包钦格复合体神经元中混合簇放电的动力学分析

新生哺乳动物呼吸节律的产生与pre-Btzinger复合体中神经元的节律性放电密切相关.放电行为是神经系统中一种复杂的非线性现象,表现为多种模式.混合簇放电是实验观察到的一类放电模式,其产生涉及复杂的动力学机制.磁流和电流的引入对神经元的放电模式具有重要的调节作用.我们分别探索了磁流和电流对单个pre-Btzinger复合体神经元内混合簇放电模式的影响.通过快慢分解和双参数分岔分析,研究了磁流和电流对混合簇放电的产生及转迁的动力学机制.结果表明,磁流和刺激电流都能引起混合簇个数的增减性的多次变化,不同于其它簇放电在磁流和刺激电流的作用下引起混合簇个数的单调增加或减少的现象,该结果显示了节律变化现象的多样性.本研究结果有助于揭示和解释呼吸节律中复杂节律模式的动力学机制.     

耦合pre-B tzinger复合体神经元中混合簇放电的多时间尺度动力学分析

Pre-B tzinger复合体是新生哺乳动物呼吸节律起源的关键部位,是呼吸节律产生的中枢.本文以pre-B tzinger复合体中两个耦合的神经元为研究对象,并考虑钙离子动力学的耦合神经元模型.利用多时间尺度动力学、快慢尺度分解和分岔分析,研究混合簇同步放电模式及其产生机制,并研究了耦合神经元同相和反相簇放电类型及其同步转迁.结果表明钙离子的周期性波动对混合簇放电模式的产生有极大的影响,钙离子波动导致的时间尺度变化及分岔曲线相对位置的改变是混合簇放电产生的主要原因.本文的研究对认识pre-B tzinger中大规模网络的动力学有着重要的意义,为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些有益的思考和见解.     

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.     

前包钦格复合体中钙动力学对放电模式的影响

本文以前包钦格复合体中两个耦合神经元为研究对象,并考虑钙离子动力学的神经元动力学模型。利用相平面分析、分岔分析和快慢动力学分析等方法,研究钙离子动力学和控制钙激活的非特异性阳离子电流的电导对前包钦格复合体的放电模式的影响,并从动力学的角度解释了其放电活动产生及其转迁的机制。结果表明钙离子的周期性波动和非特异性阳离子电流都会影响簇放电的类型,钙离子的周期性波动是产生复杂簇放电的关键因素。     

模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁

利用Courbage-Nekorkin-Vdovin神经元构建含有耦合时滞的模块神经元网络模型,通过数值模拟研究了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步放电特性的影响.研究结果表明,适当大的耦合强度可以诱导模块神经元网络达到簇同步.同时,研究发现耦合时滞可以诱导模块神经元网络出现簇同步转迁,且当时滞大小约为网络中所有神经元平均振荡周期的整数倍数时,模块神经元网络的簇同步现象能够间歇性出现.此外,研究结果表明时滞诱导的簇同步转迁对子网络内的耦合强度、子网络间的连接概率具有鲁棒性.     

分段线性脉冲神经元模型的簇放电分析

应用一种二维分段线性脉冲神经元模型的简单计算特性,对其簇放电特性进行了详细研究。发现该模型表现出强迫和内禀两类簇放电模式,并分析了内禀簇放电的产生机理及分岔现象。在实验中,应用该模型对一类具有簇放电特性的皮层神经元进行了模拟。     

Pre-Botzinger复合体中耦合神经元簇同步模式及转迁的分岔分析

Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切.泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用.本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法,研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响.结果表明,在不同初始条件下,当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold/homoclinic”型、“subHopf/homoclinic”型和反相“fold/fold cycle”型和“subHopf/fold cycle”型簇放电.本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解.     

神经元模型的复杂动力学：分岔与编码

研究了改进的Morris—Lecar（ML）神经元模型的放电节律模式和模式转化的峰峰间期（interspike intervals,ISIs）分岔结构,通过调节模型中的两个重要参数μ和Vk,发现对于固定的μ,改变Vk,神经元呈现出从倍周期级联分岔到加周期分岔的复杂结构,放电模式从静息态转化为周期、混沌簇放电状态;若选取此分岔过程中的某一Vk值,对μ进行调节,呈现出的ISIs分岔结构在很大程度上取决于单个神经元的放电节律模式,且单个神经元处于混沌簇放电时,肛带来的分岔动力学行为较丰富．由于神经元能够通过动作电位对信息进行编码,所以我们推测,研究神经元的放电节律模式和动作电位的ISIs分岔结构能为理解神经信息编码机制提供线索．     

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.     

Dynamical analysis of bursting oscillations in the Chay-Keizer model with three time scales

Based on the Chay-Keizer model with three time scales, we investigate the role of the slowest variable in generating bursting oscillations in pancreaticcells. It is shown that both of the two slow processes can interact to drive fast, medium and slow bursting oscillations typically observed in pancreaticcells. Moreover, diverse patterns of electrical bursting are presented, including the fold/fold bursting, fold/homoclinic bursting, fold/Hopf bursting via fold/fold hysteresis loop, and the fold/fold burstin...     

周期激励下四维非线性系统的簇发共存现象

在一个周期激励的四维非自治系统中,当激励的频率远小于系统的固有频率时,系统表现出了两时间尺度的动力学行为.将激励项定义为慢变参数,激励系统可以转化为广义自治系统.分析了广义自治系统平衡点的稳定性及其分岔条件.应用快慢分析法和转换相图,探讨了系统对应于不同初始条件的簇发现象及其产生机制,并对其中多种簇发共存的形成机理进行了讨论.同时,由于慢过效应的存在,簇发振荡的激发态和沉寂态的连接点和理论分析中的分岔点相比存在一定的滞后现象.     

慢变参数激励Duffing系统中的延迟分岔现象及其诱发的簇发振荡

研究了慢变参数激励下Duffing系统的动力学行为.由于慢变参数激励可以周期性地穿越叉型分岔点,周期性的延迟分岔行为可能会发生.探讨了延迟分岔的动力学特性,尤其是基于此产生的簇发振荡.指出了延迟分岔现象所形成的稳定慢流形之间的滞后环是系统中可以观测到簇发振荡主要原因.此外,还分析了初始时间对延迟行为的延迟时间的影响.研究表明,首次延迟行为依赖于系统的初值.但是,随后发生的延迟现象与系统初值无关.     

A-type K(+) current can act as a trigger for bursting in the absence of a slow variable

Models of bursting in single cells typically include two subsystems with different timescales. Variations in one or more slow variables switch the system between a silent and a spiking state. We have developed a model for bursting in the pituitary lactotroph that does not include any slow variable. The model incorporates fast, noninactivating calcium and potassium currents (the spike-generating mechanism), as well as the fast, inactivating A-type potassium current (I(A)). I(A) is active only briefly at the beginning of a burst, but this brief impulse of I(A) acts as a burst trigger, injecting the spike trajectory close to an unstable steady state. The spiraling of the trajectory away from the steady state produces a period of low-amplitude spiking typical of lactotrophs. Increasing the conductance of A-type potassium current brings the trajectory closer to the unstable steady state, increasing burst duration. However, this also increases interburst interval, and for larger conductance values, all activity stops. To our knowledge, this is the first example of a physiologically based, single-compartmental model of bursting with no slow subsystem.     

皮层锥体神经元模型的动力学分析

簇发放是锥体神经元的一种典型特性,在确定性的信号传递和突触可塑性方面有着很重要的功能作用,本文通过对一类可产生复杂簇发放的皮层锥体神经元房室模型的研究,从非线性动力学角度对模型所产生的复杂簇发放做了详细的分析,讨论了不同电生理参数条件下,模型簇发放中所蕴含着的丰富的动力学性质,如:峰峰间距(InterSpike Intervals,ISIs)的加周期分岔和倍周期分岔等,通过模型分析结果可进一步理解皮层锥体神经元动作电位簇发放中所蕴含的丰富的发放模式和节律编码.     

梁的强迫振动问题Green函数解及应用研究综述

针对一类周期激励下的广义离散Duffing系统,运用快慢分析方法,对系统状态进行数值模拟,通过分岔图和时间历程图对系统进行分析,得到不同参数下系统所表现出的新型簇发振荡模式,并探讨其与连续Duffing系统之间的联系.系统的簇发振荡模式被分为两类,一类是当慢变量穿过Fold分岔点或混沌激变点,吸引子发生转迁所诱发的各种对称式簇发振荡,另一类则是当慢变量无法穿过Fold分岔点或混沌激变点,由延迟Flip分岔所诱发的各种非对称式簇发振荡.     

基于深度强化学习的动基座双自由度系统动力学控制方法

本文研究了在FOPID控制器控制下的广义Van Der Pol随机系统瞬态概率密度函数和可靠性函数变化情况.首先,引入广义谐和函数,将快变变量转换为慢变变量,并利用分数阶微积分的性质,获得了FOPID控制器在慢变变量形式下的新表达式.在此基础上,由于径向基神经网络具有准确性高,易于求解高维问题,求解速度快等优势,所以我们应用径向基神经网络分别对该随机系统所满足的前向和后向柯尔莫哥洛夫方程进行求解,得到随机系统的瞬态概率密度函数和可靠性函数.最后,通过分析控制器中分数阶导数和分数阶积分对Van Der Pol随机系统响应和可靠性的影响,我们得到结论,分数阶控制器一定程度上会增强系统的响应,并导致分岔.     

FOPID控制器对广义VDP随机系统瞬态响应和可靠性的控制

能量采集技术是发展绿色智能交通系统的重要途径.与电池和电缆供电方式相比,从交通环境中收集机械能并将其转化为电能能为智能交通系统中分布的微机电系统供电,且具有便捷、可持续、绿色低碳等优点.本文设计了一种摩擦-电磁复合式能量回收带(Hybrid Triboelectric Electromagnetic Energy Harvesting Bump,HTEEHB),主要由电磁发电单元和摩擦发电单元组成,电磁发电单元磁体线圈交错排列,以提高空间利用率和增加功率密度;摩擦电单元采用改性聚二甲基硅氧烷复合材料组装的折叠结构,可显著提高输出功率.通过磁力和弹性体的双重作用力进行复位,可避免传统弹簧复位需要精密导向机构的缺点.基于HTEEHB工作原理,建立机电耦合动力学模型并进行试验验证,证明了磁力复位的有效性.试验结果表明,在激励频率为5Hz,受力为15N时,左右两侧摩擦发电单元产生的最大平均功率分别为353.1μW 和360 μW,电磁发电产生的平均功率为6.67μW.该装置收集车辆滚动能量,可为交通环境中的小型器件提供可持续的绿色无碳动力.