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《兰州理工大学》 2009年
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小世界神经元网络的同步和随机共振

吴敏  
【摘要】: 神经生物学是研究人和动物的神经系统的科学,现在已经成为生命科学中发展最为迅速的前沿科学之一。而神经系统是生物体的调节系统,神经系统感受机体外界、内部的信息变化,整合、加工并对感觉到的信息进行反应。神经系统的这一系列功能的实现,是通过神经放电脉冲来实现的。20世纪50年代,Hodgkin和Huxley提出了著名的HodgkinHuxley(HH)模型,HH模型以及后来提出的Hindmarsh-Rose(HR)模型,McCullosh-Pitts(MP)模型,FitzHugh-Nagumo(FN)模型等,都能比较成功地表述神经放电的电化学机制。 复杂网络是近年来国内外研究得比较热的一门学科,涉及面广泛。今天对它的研究正从数学和工程技术科学渗透到社会科学、物理学、以及医学生物学等众多不同的学科。目前,神经生理学和复杂网络的研究结果表明:人脑真实的生物神经网络系统是小世界网络结构,所以本文以反映神经元放电的神经元模型作为节点构造了小世界连接的生物神经网络,在改变网络拓扑结构的情况下,研究小世界神经元网络的同步和随机共振现象。 本文主要完成了如下工作: (1)小世界神经元网络随机共振的研究 本文对以FN神经元模型为节点构造的WS小世界耦合网络进行仿真,在神经元网络的输入中引入噪声,模拟生物感觉系统中检测微弱信号的随机共振。研究结果表明:小世界神经元网络中存在着噪声优化系统检测性能的随机共振现象,但是最优的信噪比却随外部信号的性质以及小世界拓扑结构改变而变化。外部噪声的性质主要指外加刺激的频率,高斯白噪声的噪声强度等;小世界网络的拓扑结构主要取决于耦合强度、连接度和重连概率。一定范围大小的耦合强度、连接度和重连概率都能有效的增强小世界神经元网络的随机共振。 通过对神经系统中随机共振现象的仿真研究,探索噪声在神经系统中的有益作用。其意义在于:对神经系统中随机共振的研究将使我们改变过去对噪声的看法,从而可以为信号检测提供新的观念和方法,同时也促进人们在信息处理中重新认识噪声的作用。 (2)小世界神经元网络同步的研究 本文对以HH神经元、HR神经元、MP神经元模型为节点构造的WS小世界耦合网络进行仿真,研究结果表明:随着重连概率p增长,以及噪声强度D的增大,小世界神经元网络能快速达到同步;神经元之间的耦合可帮助神经网络同步;临界耦合强度ε_c和耦合强度ε之间的定性关系为:随着耦合强度ε的增大,临界耦合强度ε_c也增大。临界耦合强度ε_c与连接度k之间的定性关系为:随着连接度k的增大,临界耦合强度也越大;临界耦合强度ε_c与网络尺度的倒数1/N之间成指数下降的关系,随着网络尺度的增大,所需要的耦合强度也越大,实现同步更加困难;临界耦合强度ε_c与重连概率p之间的定性关系为:随着重连概率p的增大,临界耦合强度也越大。 生物神经网络中的同步振荡问题实质上是一个非线性振子之间的耦合和相位锁定问题。同步很可能是神经系统编码信息的时空表现形式,被认为是记忆的基础。因此对现实性神经网络的研究将有助于我们揭开脑工作原理的奥妙。
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:O324

知网文化
【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 程世奇;小世界神经元网络的同步控制和发放性统计[D];华东理工大学;2011年
2 张喆;基于神经元种群动力学的癫痫患者默认网络研究[D];兰州理工大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 彭军;张伟;廖晓峰;李学明;刘勇国;;一个单向耦合的混沌时延神经元系统的滞同步[J];计算机科学;2004年12期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 韩晓鹏;神经系统中随机共振现象研究[D];浙江大学;2005年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 宋兵;;基于复杂网络的农作物细菌性病害传播模型初探[J];安徽农业科学;2011年34期
2 邵康;张长征;陈肖肖;;两种染色方法对小脑浦肯野细胞显示效果的比较[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2007年04期
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8 徐玉国;邱静;刘冠军;;基于复杂网络的装备维修保障协同效能优化设计[J];兵工学报;2012年02期
9 徐玉国;邱静;刘冠军;;基于多元加权网络的装备维修保障组织结构动态演化模型[J];兵工学报;2012年04期
10 程连元;杨柳青;柳应华;宗刚;;面向市政管理的不良信息传播仿真模型[J];北京工业大学学报;2011年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李美生;张红慧;王青云;;起搏器控制下的非全同神经元之间的同步问题[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
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9 郑新奇;苏艳军;杨光;王淑晴;;城市道路网络复杂性的研究方法——空间句法与复杂网络模型的集成分析[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年
10 《基于学术交流的技术创新人才培养研究》课题组;陈雄辉;;基于学术交流的技术创新人才培养研究[A];学术交流质量与科技研发创新研究[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王作为;具有认知能力的智能机器人行为学习方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 杜文博;面向航空交通系统的复杂网络与网络动力学研究[D];中国科学技术大学;2010年
3 籍艳;几类时滞系统的稳定与同步[D];江南大学;2010年
4 徐旭林;社会群体行为建模及其动力学分析[D];南开大学;2010年
5 杜方;复杂网络系统间相似性识别及其应用[D];浙江大学;2010年
6 张建辉;节点势能导向多下一跳路由协议研究与性能评价[D];解放军信息工程大学;2009年
7 高磊;P2P工作流系统中的资源搜索及负载均衡优化研究[D];山东大学;2010年
8 张泽华;云计算联盟建模及实现的关键技术研究[D];云南大学;2010年
9 谢利;参麦注射液对急性缺血性脑卒中大鼠脑可塑性影响的研究[D];成都中医药大学;2010年
10 沈波;基于不完全测量信息的非线性随机系统的滤波与控制[D];东华大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘思情;鳅超科鱼类若干基因的进化及分子系统发育分析[D];华中农业大学;2010年
2 苏延森;刺激下拟南芥基因逻辑网络构建与分析[D];山东科技大学;2010年
3 李二艳;刺激下拟南芥基因相关网络构建与分析[D];山东科技大学;2010年
4 周斌;复杂网络的社团结构挖掘及应用研究[D];广西师范学院;2010年
5 高萌;复杂神经元网络的同步问题研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 姜荣;时间序列的聚类和关联规则挖掘研究[D];辽宁师范大学;2010年
7 孔健;基于半监督学习的社团划分算法研究[D];辽宁师范大学;2010年
8 贾琳;基于复杂网络的海洋排污权配置及其交易机制研究[D];中国海洋大学;2010年
9 王鹏;拓扑结构对Hindmarsh-Rose神经元放电模式调控作用的理论研究[D];安徽师范大学;2010年
10 李古州;衰老过程中视皮层神经元对图形刺激反应的适应性变化及其脑机制研究[D];安徽师范大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
1 孙俊峰;洪祥飞;童善保;;复杂脑网络研究进展——结构、功能、计算与应用[J];复杂系统与复杂性科学;2010年04期
2 郑艳红;王青云;;生物神经网络系统的动力学研究进展及展望[J];复杂系统与复杂性科学;2010年Z1期
3 张方风;陈春辉;姜璐;;基于复杂网络的大脑功能连接研究[J];复杂系统与复杂性科学;2011年02期
4 李翠宁;刘怀军;贾林毅;耿左军;池琛;崔彩霞;黄勃原;;右利手正常年轻人脑投射纤维DTI参数图研究[J];磁共振成像;2010年02期
5 彭建华,于洪洁,刘延柱;Fitz Hugh-Nagumo神经元网络的联想记忆与分割[J];计算物理;2005年04期
6 郭爱克;自涌动态神经元集群-脑的时空编码新概念[J];生物物理学报;1997年04期
7 洪波,唐庆玉,杨福生,陈天祥;近似熵、互近似熵的性质、快速算法及其在脑电与认知研究中的初步应用[J];信号处理;1999年02期
8 钟明天;殷婷;蚁金瑶;王海星;朱熊兆;姚树桥;;威胁性情绪面孔对正常人脑的激活模式[J];中国临床心理学杂志;2012年03期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 赵小虎;fMRI负激活与人脑默认活动网络[D];浙江大学;2006年
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 姚舜;海马神经元网络的锋电位检测和爆发放电研究[D];华中科技大学;2005年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 彭军,廖晓峰,吴中福;一个延时混沌神经元系统的耦合同步[J];电子与信息学报;2003年01期
2 谢勇,段玉斌,徐健学,康艳梅,胡三觉;在大鼠受损坐骨神经上由藜芦碱诱发的抛物线簇放电(英文)[J];生物化学与生物物理学报;2003年09期
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4 祝恒江,李蓉,温孝东;利用随机共振在强噪声下提取信息信号[J];物理学报;2003年10期
5 周功业,王建;一种求解非线性随机微分方程的算法及其实现[J];小型微型计算机系统;2002年02期
6 杨祥龙,江波,吴为麟,童勤业;小信号检测中的自适应随机共振技术[J];自动化仪表;2004年01期
7 冷永刚,王太勇,郭焱,许俊艳;二次采样随机共振的工程应用研究[J];中国机械工程;2004年20期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张良英;噪声驱动下单模激光线性模型的随机共振[J];襄樊学院学报;2003年02期
2 程庆华,曹力,吴大进,王俊;关联噪声驱动下单模激光系统的随机共振现象[J];华中科技大学学报(自然科学版);2004年03期
3 刘军,李光,陈裕泉;用信号检测理论和泊松过程仿真感觉系统中随机共振现象[J];浙江大学学报(理学版);2005年02期
4 张良英;色关联单模激光线性模型瞬态的随机共振[J];襄樊学院学报;2004年05期
5 古华光,任维;感觉神经放电中的随机共振现象和噪声的作用[J];生理科学进展;2004年04期
6 刘立,龙长才;声学随机共振实验[J];物理实验;2005年01期
7 吴晓静,郭卫民,蔡文生,潘忠孝;内噪声作用下的随机共振算法对弱信号的检测[J];分析化学;2003年06期
8 王毅,刘万东,杨洪波,郑坚,谢锦林,周静,俞昌旋;气体放电等离子体中多重随机共振实验及数值研究[J];核聚变与等离子体物理;2003年01期
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7 韩立波;曹力;吴大进;王俊;;偏置信号调制下色关联噪声驱动的单模激光的随机共振[A];湖北省物理学会、武汉物理学会2004’学术年会论文集[C];2004年
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9 张广军;徐健学;;FHN神经元模型非阈下响应的随机共振[A];中国力学学会学术大会'2005论文摘要集(下)[C];2005年
10 罗晓琴;朱士群;;由激光场中关联色噪声引起的随机共振[A];第十届全国量子光学学术报告会论文论文集[C];2002年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 董映璧;复杂物理系统存在多样性共振[N];科技日报;2006年
2 张巍巍;美借助非线性材料显现出隐藏物体图像[N];科技日报;2010年
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1 张莹;随机共振信号恢复机理与方法研究[D];天津大学;2010年
2 万频;随机共振在信号检测中的研究与应用[D];广东工业大学;2011年
3 杨祥龙;随机共振理论在弱信号检测中的应用研究[D];浙江大学;2003年
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6 杨异秉;二维随机共振理论及其在图像处理中的应用[D];浙江大学;2011年
7 郭锋;随机共振及其在微弱信号检测中的应用[D];电子科技大学;2007年
8 吴莉莉;纳米碳管气敏传感器及随机共振检测系统的研究[D];浙江大学;2007年
9 蒋世奇;非对称双值噪声作用的线性系统随机共振及其应用[D];电子科技大学;2008年
10 章惠全;关于随机共振及双稳态系统在信号检测中作用的研究[D];浙江大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘小娜;双稳随机共振系统的实用特性研究及应用[D];燕山大学;2011年
2 方倩;基于随机共振原理的微弱信号检测方法研究及其硬件电路实现[D];杭州电子科技大学;2013年
3 张仲海;基于随机共振的滚动轴承微弱特征检测技术应用研究[D];天津大学;2012年
4 郑仕谱;基于随机共振的弱信号提取方法研究[D];浙江大学;2014年
5 石鹏;随机共振在微弱周期冲击信号检测中的应用[D];天津大学;2012年
6 张亮;基于分段随机共振模型的信号处理系统设计及其应用研究[D];杭州电子科技大学;2013年
7 赵亮;局域非线性系统中的熵随机共振现象[D];苏州大学;2010年
8 范彬;机械早期故障检测的混沌抑制与阵列随机共振方法[D];国防科学技术大学;2010年
9 田红梅;基于随机共振原理的微弱周期信号的检测方法研究与电路设计[D];杭州电子科技大学;2014年
10 李晓龙;基于非均匀周期采样的随机共振研究[D];天津大学;2012年
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