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网络间和网络内时滞对集群神经元网络放电有序性及平均放电频率的影响: 本文主要以集群神经元网络为对象,研究了网络间和网络内时滞对其放电有序性及平均放电频率的影响。数值仿真结果显示,当子网络内部的时滞与子网络间的时滞成比例,且与诱发放电的单个神经元的固有频率成比例时,集群神经元的放电有序性最...; 孙晓娟; 文献传递

前馈型神经元网络中的放电频率传递分析: 2020年; 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。; 司皓赵欣桐孙晓娟; 关键词：放电频率噪声时滞

抑制性神经元对神经元系统同步水平的重要调控作用: 神经元按照被激活后所产生的效应可分为兴奋性神经元和抑制性神经元两大类。兴奋性神经元主要负责传送信息,而抑制性神经元则要对其传送信息的过程进行调控。例如,小脑用抑制性神经帮助我们精准地调控动作,基底核的抑制性神经帮助我们的...; 孙晓娟李慧妍肖井华; 关键词：神经元网络

成年海马神经再生改善模式分离鲁棒性: 2023年; 成年海马神经再生(adult hippocampal neurogenesis,AHN)被认为能有效参与齿状回(dentate gyrus,DG)网络来加强模式分离功能.目前虽然神经再生在模式分离中的潜在作用已在理论上得到了研究,但产生的新生颗粒细胞在信息处理和网络调节中的具体作用仍存在争议.针对上述问题,本文引入4-6周新生颗粒细胞作为独立的信息处理单元,提出了一种具有神经再生的DG网络计算模型.重点研究了不同输入刺激下新生颗粒细胞对模式分离的贡献.通过模拟实验,本文发现在不同强度的刺激下,新生颗粒细胞在齿状回网络中扮演着不同的角色.在低强度刺激下,新生颗粒细胞利用其易激活的神经元特性,可以恢复网络的信息表达能力,避免模式分离失败.在高强度刺激下,新生颗粒细胞作为一种中间神经元,能有效增强局部回路的反馈抑制作用,提高成熟颗粒细胞的稀疏性,最终增强模式分离功能.因此,该模型预测了在更精细和更广泛的输入下,成年海马神经再生在模式分离鲁棒性中的关键作用.; 王增宾孙晓娟; 关键词：海马神经再生稀疏性齿状回

异质神经元的排列对环形耦合神经元网络频率同步的影响被引量：3: 2014年; 以一维环形耦合的非全同FitzHugh-Nagumo神经元网络为研究对象,讨论这种异质神经元在环上的不同排列对其频率同步的影响.研究结果显示,异质神经元的排列不同,对应的神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度也不完全相同.在平均意义下,异质性较小的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度越大;相反,异质性较大的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到同步所需的临界耦合强度越小.通过对频率同步过程的分析,进一步给出了产生这一现象的动力学机理.; 孙晓娟杨白桦吴晔肖井华; 关键词：神经元网络

噪声激励下多层次神经元网络放电的动力学行为特性研究: <正>神经元系统是以神经元为基本节点,通过突触连接而成的庞大网络。其中,人脑有大约1011个神经元和多达1015个突触连接。近几年的研究结果证实神经元系统是一个具有集群性、小世界和无标度等特性的复杂的多层次网络系统。讨论...; 孙晓娟; 文献传递

抑制性神经元对神经元系统同步水平的重要调控作用: 神经元按照被激活后所产生的效应可分为兴奋性神经元和抑制性神经元两大类。兴奋性神经元主要负责传送信息，而抑制性神经元则要对其传送信息的过程进行调控。例如，小脑用抑制性神经帮助我们精准地调控动作，基底核的抑制性神经帮助我们的...; 孙晓娟李慧妍肖井华; 关键词：神经元网络

具有小世界特征的FHN神经元网络中随机多峰共振现象的研究: 随机共振现象是对噪声积极作用的典型体现,在共振程度最强的噪声强度下系统对外部弱信号的检测能力最优。而随机多峰共振,顾名思义,随着噪声强度的增加系统出现不止一次共振,同时也为检测外部弱信号提供更多的优化的噪声强度。因此,研...; 孙晓娟李慧妍肖井华; 关键词：随机共振神经元网络

部分时滞诱发Watts-Strogatz小世界神经元网络产生随机多共振被引量：1: 2016年; 已有研究显示时滞可诱发神经元网络产生随机多共振,但它们主要讨论了神经元间的耦合都存在时滞的情形.然而实际中,有些神经元间的信息传递是瞬时的或时滞很小可以忽略的,即神经元网络中只有部分神经元间的耦合具有时滞,简称部分时滞(若神经元网络内共有l条耦合边,其中有l1条耦合边是具有时滞的,而剩余的耦合边的时滞为零,则我们称这类时滞为部分时滞).本文以Watts-Strogatz小世界神经元网络为研究对象,主要讨论部分时滞对该神经元网络系统响应强度的影响.研究结果指出,系统响应强度随部分时滞的增加呈现多峰的变化态势,即部分时滞可诱发随机多共振现象;而且使系统响应强度达到最优水平的部分时滞的取值区间随随机时滞边概率的增加渐渐变窄,当随机时滞边概率足够大时,系统响应强度只有在时滞位于外界信号周期的整数倍附近才会达到最优.此外,我们还分析了随机连边概率和神经元网络中边的总数对部分时滞诱发的随机多共振现象的影响.结果显示,部分时滞诱发的随机多共振现象对随机连边概率具有一定的鲁棒性,而神经元网络中边的总数对部分时滞诱发的随机多共振的影响则较大.; 孙晓娟李国芳; 关键词：神经元网络

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孙晓娟