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前馈型神经元网络中的放电频率传递分析 下载:70 浏览:491

司皓1 赵欣桐2 孙晓娟1 《动力技术研究》 2020年2期

摘要:
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入噪声强度能够提高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.

噪声诱使模块化神经元网络产生随机多共振现象 下载:92 浏览:454

刘赵凡 孙晓娟 李慧妍 《动力技术研究》 2019年3期

摘要:
首先,研究了噪声在多模块神经元网络中诱导的随机多共振现象.随机多共振现象是指存在不同的噪声强度,系统在这些噪声强度下对阈下信号的响应达到局部最优.其次,以FitzHugh-Nagumo神经元构成的模块化神经元网络为研究对象,通过数值模拟发现,神经元网络的系统响应随着噪声强度的增加多次达到局部最优,即产生随机多共振现象.同时,通过分析神经元网络平均膜电位的时序图,发现噪声通过诱导神经元网络在一个周期内产生多次发放进而诱导多次共振.最后,我们分析了两个子网络中加入不同强度的噪声时,噪声诱导神经元网络中的随机多共振现象.结果显示,当两个子网络加入不同强度的噪声时,随机多共振现象也会产生.
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