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.     

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.     

时滞影响下的环式耦合混沌神经元同步

由于突触连接,神经元之间的信息传递普遍存在着时滞效应．本文讨论时滞对四个环式耦合混沌HR（Hindmarsh—Rose）神经元的同步动力学行为影响．通过计算同步差,发现适当的时滞会诱发或增强混沌神经元间的完全同步,即时滞的作用使耦合系统在较小的耦合强度下存在稳定的同步状态．进一步还发现时滞会诱发神经元间出现相位同步,增大在相同步窗口．此外,在完全同步出现可以观察到由时滞诱发的一些复杂现象,包括近似同步与相位同步之间的转迁等．     

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.     

关于正弦起搏器控制耦合神经元的去同步探索

以全同HR神经元的耦合系统为例,探索了通过加入正弦起搏器实现其去同步的问题.发现正弦起搏器不但可以减弱系统的同步性,还可以改变神经元的放电模式.对系统去同步情况进行了分类,用度量指标刻画系统的去同步程度,并进行了相应的数值模拟.结果表明:在一定参数范围内,系统的去同步效果对于神经元间耦合强度的敏感性远大于对起搏器的控制强度的敏感性.     

一种可实现STDP机制的CMOS突触和神经元电路设计

设计了一个高度集成的、高能效的CMOS突触和神经元电路。该突触电路可以实现基于脉冲时间依赖可塑性(Spike Timing Dependent Plasticity,STDP)的学习机制。通过这种机制可以模拟动作脉冲在真实突触中的传导特性并大规模集成为神经形态芯片。该电路采用低功耗的设计方法,晶体管偏置在亚阈值区,由低压电源(0.6 V)供电,采用0.18μm标准CMOS工艺实现。仿真结果表明,突触权值的变化为0.17 V~0.43 V;神经元电路可以真实模拟出神经元放电的多种模式,如RS(Regular Spike)模式、LTS(Low-Threshold Spike)模式、CH(Chattering)模式和IB(Intrinsic Bursting)模式等,电路在产生动作电位时每个脉冲平均仅消耗约0.6 p J的能量。     

具有连续时延双神经元系统的双向耦合超混沌同步

近年来,混沌同步成为研究的一个热点。该文对具有连续时延双神经元系统的双向耦合超混沌同步问题的研究。首先基于Krasovskii—Lyapunov理论．给出系统同步的一个充分条件。最后通过计算机仿真表明系统在一定条件下能实现超混沌同步,证明了仿其结果和理论分析是一致的。     

一个单向耦合的混沌时延神经元系统的滞同步

本文研究了一个单向耦合的混沌时延神经元系统的滞同步问题。利用Krasovskii-Lyapunov稳定性理论,分析了同步的渐近稳定性,并给出了判定耦合系统滞同步的一个充分条件。数值实验仿真鲒果表明,该系统具有满意的滞同步效果,证实了鲒论的正确性。     

Morris-Lecar神经元的抗干扰同步研究

生物神经元同步控制是神经电生理学研究的热点和难点问题。针对生物神经元同步控制算法大多依据神经元模型且存在相对复杂、难以实现的不足,以Morris-Lecar神经元为研究对象,设计基于主动补偿的抗干扰控制同步算法,仅用一个控制输入实现无干扰时的生物神经元膜电位同步;同时,为研究干扰存在时Morris-Lecar神经元膜电位的同步效果,加入阶跃干扰,抗干扰同步控制算法能够有效估计和补偿干扰,实现膜电位同步。数值仿真结果表明抗干扰同步控制算法能够实时估计和补偿扰动对同步的影响,不依赖于神经元的精确模型而具有良好的同步效果,为生物神经元同步控制提供了一种简单有效的思路。     

具有连续时延双神经元系统的双向耦合超混沌同步

近年来,混沌同步成为研究的一个热点。该文对具有连续时延双神经元系统的双向耦合超混沌同步问题的研究。首先基于Krasovskii-Lyapunov理论,给出系统同步的一个充分条件。最后通过计算机仿真表明系统在一定条件下能实现超混沌同步,证明了仿真结果和理论分析是一致的。     

起搏器影响下的耦合神经元之间的同步

讨论了起搏器对双向电耦合的Hindmarsh—Rose神经元之间同步行为的影响．结果表明,在适当的参数组合下,起搏器能够增强也能抑制两个全同神经元之间的完全同步,增强三个全同的神经元之间的完全同步;处于不同放电模式的三个非全同神经元,起搏器在足够大的控制强度下能够诱发相位同步、近似同步,当进一步考虑时滞后,起搏器神经元更容易诱发它们之间的这种同步行为．     

连续时延耦合系统的混沌同步及其在保密通信中的应用

研究了具有连续时延双神经元系统的双向耦合混沌同步问题及在扩展频谱保密通信中的应用。利用Krasovskii-Lyapunov理论,给出了系统同步的一个充分条件,通过选择合适的耦合参数可以保证全局混沌同步。给出了使用混沌掩码技术在扩展频谱保密通信中的应用实例。     

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.     

耦合Pre-Botzinger复合体中神经元的反相簇放电模式及同步研究

本文以pre-B(o)tzinger复合体中两个耦合兴奋性神经元为研究对象,分别研究了耦合神经元反相簇放电类型及其同步转迁.当钠电导参数在一定范围内变化时,耦合神经元分别表现为“sup-Hopf/fold cycle”型和“fold/fold cycle”型反相簇放电.通过计算耦合神经元的簇放电内的峰相位差,进而判定反相簇放电中的峰同步行为,并且研究了反相放电的类型与同步的关系.     

STDP突触的双输入信号动力学模型研究*

为了准确地建模突触前刺激引起的谷氨酸信号和突触后刺激引起的峰电位信号,并将这两个信号用于STDP突触模型的验证,提出一种谷氨酸信号和后向传播树突信号的离子通道动力学模型。模型的仿真结果不仅得到了实际生理学机理下的谷氨酸信号和树突信号,而且对STDP突触模型的验证还得到了STDP突触的时间非对称函数波形。仿真结果表明,所设计的双输入信号动力学模型符合实际的STDP神经突触生理学原理,模型产生的信号可用于对STDP突触模型的验证。     

脉冲神经元脉冲序列学习方法综述

脉冲神经元是一种新颖的人工神经元模型,其有监督学习的目的是通过学习使得神经元激发出一串通过精确时间编码来表达特定信息的脉冲序列,故称为脉冲序列学习。针对单神经元的脉冲序列学习应用价值显著、理论基础多样、影响因素众多的特点,对已有脉冲序列学习方法进行了综述对比。首先介绍了脉冲神经元模型与脉冲序列学习的基本概念;然后详细介绍了典型的脉冲序列学习方法,指出了每种方法的理论基础和突触权值调整方式;最后通过实验比较了这些学习方法的性能,系统总结了每种方法的特点,并且讨论了脉冲序列学习的研究现状和进一步的发展方向。该研究结果有助于脉冲序列学习方法的综合应用。