时滞诱导的神经元网络的复杂同步转迁机理
本文研究了在兴奋性耦合和抑制性耦合的无标度神经网络中放电神经元的同步转迁对信息时滞的依赖性。研究表明，对于两种耦合类型的神经元，时滞都可以增强其同步或是破坏其同步。特别地，根据神经元内在的放电周期，兴奋传递前视图的规则和不规则区域随着时滞的增加接替出现。刻画时空同步的度量最小值也能很好的呈现这些时滞诱导的同步转迁。对于兴奋性耦合，同步参数最小值出现在平均放电周期的整数倍；对于抑制性耦合，最小值出现在平均放电周期一半的奇数倍。通过不同的网络大小和神经放电模式，上述研究结果也得到了证实。因此，本文的结论可以用来刻画带有时滞的兴奋性和抑制性耦合无标度神经网络的特征。
神经元网络 信息传递 时滞 转迁机理 放电模式
王青云 王浩亮
北京航空航天大学动力学与控制系北京100191
国内会议
哈尔滨
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2011-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）