高阶耦合条件下神经振子群活动的随机演化模型
本文研究外刺激和噪声共同作用下耦合神经振子群的活动，着重考察高阶耦合条件下神经网络的相位编码和数密度的动态演化。研究结果表明，在高阶耦合条件下，当平均数密度的初始条件与高阶耦合项同阶或者当外刺激的谐波项含有与高阶耦合项同阶的时候，高阶耦合的作用能够维持神经振子群已形成的多簇同期化状态。否则，高阶耦合的作用将不能维持稳定的多簇同期化运动。刺激条件下的具有高阶耦合的神经编码及其演化，是由刺激项和耦合的神经结构所决定的，编码效果是耦合和刺激的叠加。
神经振子群 高阶耦合 平均数密度 神经编码 随机演化
章晓丹 王如彬 张志康 焦贤发
上海市梅陇路130 号华东理工大学信息科学与工程学院认知神经动力学研究所 上海市梅陇路130 号华东理工大学信息科学与工程学院认知神经动力学研究所 安徽省合肥市合肥工业大学理学院数学系
国内会议
第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议
南京
中文
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2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）