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.     

Courbage神经元映射模型的随机共振研究

采用神经元二维映射模型,通过数字仿真研究了高斯白噪声对神经元非线性动力学特性的影响.研究发现,噪声可以诱导具有次阈值输入信号的神经元产生动作电位和随机共振.随机共振现象的产生与否和噪声强度的大小以及输入信号的频率具有密切的关系.另外,还研究了系统的控制参数对随机共振现象的影响.     

Duffing系统中Lévy噪声诱导的随机共振与相转移

研究了Lévy噪声激励下Duffing系统的随机共振与相转移问题.分析了噪声强度、阻尼系数及稳定性指标对系统随机共振的影响,结果表明减小阻尼系数有利于观测系统的随机共振现象,而稳定性指标的减小削弱了随机共振的发生.模拟了系统的稳态概率密度函数,通过调节噪声参数来观察稳态概率密度峰数的变化,进而讨论了系统的相转移现象,发现Lévy噪声的噪声强度、稳定性指标及偏斜参数均能诱导系统发生相转移,而高斯噪声激励下,噪声强度不能诱导系统发生相转移,从而反映了高斯噪声与Lévy噪声对系统的不同作用机理.     

混合振荡神经元网络中反相干共振向相干共振的转迁

混合振荡和相干共振广泛存在于生物神经系统,且与某些生理功能有密切联系.本文采用能产生混合振荡的改进FitzHugh–Nagumo神经元模型构建电耦合神经元网络模型.在确定性的网络模型中,发现耦合强度的增大不仅能使得神经元的放电达到完全同步,还能使得放电模式从混合振荡变为周期1峰放电.引入高斯白噪声后,发现当耦合强度在较大范围内时,随着噪声强度的增大,放电峰峰间期的变差系数先增大后减小再增大,即出现反相干共振向相干共振的转迁.该结果不仅扩展了神经元网络的复杂随机动力学,还揭示了混合振荡的潜在功能.     

无标度生物神经元网络的相干共振分析

本文以神经元二维映射模型为节点,构造了一个具有无标度连接特性的生物神经元网络.用高斯白噪声模拟生物神经系统中的环境噪声,通过数字仿真研究了噪声对神经网络动力学行为的影响.噪声可以提高神经元的兴奋性,诱导神经元产生峰电位,当噪声强度为某一适当值时,峰电位序列的有序度可以达到最佳,从而产生相干共振现象.另外,研究表明无标度...     

高斯白噪声对神经元映射模型动力学的影响*

研究了噪声引发的神经元相干共振现象。基于神经元二维映射模型,用高斯白噪声模拟生物神经系统中的环境噪声,通过数字仿真研究了噪声对神经元动力学特性的影响。研究发现,噪声可以提高静态神经元的可兴奋性,诱导其产生动作电位,当噪声达到某一适中强度时,动作电位的有序性可以达到最佳,产生相干共振现象。研究了系统参数的选取对神经元共振特性的影响,发现控制参数越接近分岔点,相干共振性越好。结果表明合适强度的噪声可以促进神经元的信息传递。     

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.     

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。     

相关乘性和加性高斯白噪声激励下周期势系统的随机共振

研究了外加周期信号作用下,相关高斯乘性和加性白噪声激励下周期势系统的随机共振.利用线性响应理论,计算了系统输出信号的功率谱密度、振幅、相位差.研究结果表明:当加性噪声强度和关联系数不变的情况下,通过调整乘性噪声强度可以出现随机共振;关联系数的正负以及大小对随机共振的影响较小.当乘性噪声强度较小时,输出信号的振幅和相位差曲线有一个单峰出现,即出现随机共振现象,能量从噪声向信号进行转化.随着噪声强度的增大,随机共振现象消失,噪声由增大系统的有序程度渐渐变为增大系统的无序程度.     

色噪声激励下三势阱系统逻辑随机共振研究

本文利用基于Simulink的数值模拟方法研究了高斯色噪声激励下三势阱系统的逻辑随机共振现象.首先对于独立的加性和乘性高斯色噪声激励下的三势阱系统,发现仅有加性噪声作用不能实现可靠的逻辑操作,但加性噪声和乘性噪声共同作用可诱导良好的逻辑随机共振现象.和高斯白噪声相比较,高斯色噪声激励下能产生可靠逻辑随机共振的（D,Q）平面上的区域范围更大.进一步讨论了加性和乘性噪声之间的关联对于逻辑随机共振现象的影响,发现噪声关联对逻辑随机共振现象起着破坏性的作用.     

随机信号在神经元网络中诱发的双空间相干共振

对确定性行为为静息的神经元网络施加随机信号进行控制,随着信号强度的增加,网络行为由无序到有序的空间行为一螺旋波再到无序,螺旋波的结构由复杂到简单再到复杂到简单的交替,由网络行为的空间结构函数计算出的信噪比会两次达到极大值,即发生了两次空间相干共振,结果不仅展示了该随机信号控制下的网络的动力学行为,还为通过施加控制因素诱导产生空间共振来提高神经系统的信息处理能力提供了可能的方法．     

二值噪声激励下耦合欠阻尼双稳系统的随机共振

研究了二值噪声激励下耦合欠阻尼双稳系统的随机共振问题.首先,数值模拟二值噪声,研究了噪声参数对二值噪声输出的影响;其次,分析了噪声参数对系统输出的影响,发现随着噪声强度的增大,粒子可以在两个势阱之间进行跳跃,而且跳跃的频率随着噪声强度的增大而增大;最后,描述了噪声对系统输出功率谱以及信噪比的影响.结果发现在一定噪声强度下,功率谱的输出有峰的结构,并且峰值在关键的噪声处达到最大.特别地,对于不同的参数,信噪比的变化呈现非单调性,从而可以找到使信噪比峰值最大的最优参数.     

纳米碳管气体放电气敏传感器中随机共振现象的研究

在对某些非线性动力学系统中,存在着随机共振现象,它不是通过消除噪声而是利用噪声来达到检测微弱信号的目的,随机共振是非线性动力系统中的普遍现象,它向人们展示了噪声在非线性体系中的积极作用.本文对纳米碳管气体放电气敏传感器中的随机共振现象进行了研究,利用纳米碳管电极作为气敏传感器阳极,在以空气为目标气体的传感器检测系统中观察到二重随机共振现象.提取放电周期脉冲信号,利用高斯白噪声调制放电周期脉冲信号,输出信噪比的仿真结果与实际观察到的二重随机共振现象一致.     

网络噪声和振子数量对同步化行为的影响

选取了三个反映同步化程度的指标平均向量场、同步因子和放电概率,数值模拟研究了网络噪声和振子数量对同步化行为的影响.随着噪声强度的增大,三个指标都出现了先增加再降低的现象,即发生了相干共振.在不同的耦合强度和噪声强度下,三个同步化指标随着振子数量的增加都呈现出了降低的趋势,表明了网络同步化行为的减弱.研究结果对如何利用噪...     

语音信号传输过程中的阈上随机共振现象

对利用阈上随机共振现象来改善语音信号的传输进行了研究.在理论上,选取输入输出互相关系数作为测度,用拉普拉斯信号模拟语音信号,研究了拉普拉斯信号在多阈值系统中受到加性高斯噪声和乘性高斯噪声作用下的阈上随机共振现象.在实际应用中,同样选取输入输出互相关系数作为测度,用真实的语音信号作为输入信号,在受到加性高斯噪声和乘性高斯...     

Stabilisation of stochastic delayed systems with Lévy noise on networks via periodically intermittent control

ABSTRACT

This paper investigates the stabilisation of stochastic coupled systems with time-varying delays and Lévy noise on networks (SCSTLN) via periodically intermittent control. And here, internal delays, white noise and Lévy noise are considered in the networks. To ensure stability of SCSTLN with a periodically intermittent controller, several simple and useful criteria are obtained by establishing a new differential inequality and using a graph-theoretic approach. The intensity of control is closely related to the coupling strength and the perturbed intensity of white noise and Lévy noise. In particular, the stabilisation of stochastic coupled oscillators with time-varying delays and Lévy noise on a network as a practical application of our theoretical results is studied. Finally, a numerical example about oscillators network is carried out to show the validity and feasibility of our analytical results.