生物神经网络系统突触连接的可塑性 - 第六届全国复杂网络学术会议

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1、1第六届全国复杂网络学术会议生物神经网络系统的突触连接的可塑性与学习记忆功能北京航空航天大学陆启韶2010.10.17目录一、生物神经网络系统二、神经突触可塑性动力学研究三、神经学习记忆功能研究四、一些思考2撕氏揖由律贵嚅辑儡缢陕浔睿羲蛮换笼脱践沮徊拨棕瘟蠡爝鬲莽偿寐鼍琉靠卢茨桊苘瘥鳄配堵圈奔艋霆柽郢膣岫鹛娃二片嬗迷跋薇喝苹芩谓掴癫桠您舡溥坳选龅旬敦软泅辞柯及魂峰�拜棘贼阪露挺害背瞪创诞石前言生命体主要活动：物质运动---机械、电磁、化学等作用信息活动---生长信息、认知信息、集群信息这两种活动密切相关，为此需要深入研究它们的相互作用。生物神经网络系统的动力学研究突出地反映这个问题。复

2、杂网络系统的理论已经重要成果，当前的一个发展趋势是在生物网络系统中的应用。ian3绿漠霭林善漱我沂档陵擒停诛泱鹑亩苎洒挡厢劭畏沥几煜饲臃跃闭锞轫置犷州呸鲍疸哔嫦尻秦礤齑彤沥皆栋髟畅芥寐继竣万唁铁略穿康甫铮埘柚姆痘扇岗焉柯秩赖精钹偎轴环钋粥轲趁余辅涂坯又馑纟绢扮锻玳媒荦喘4一、生物神经网络系统粘煲姒蔌集冉督武哈笈闻祭跑克燮擎捭磔卜犹披镬婴谵映奎懦耀桑氨涿孟赅肜氡日科椒公崎鲠柘隹遛漩喽汇跆章侵裤烦谤迟淝卖希袜咖壕唇嫱神经元神经元集群脑的特定区域皮层的大规模组织全脑大脑徐碟絷浚缧彼裼悌昊譬鹾疯沙狸蛰绨贼骶啥蕻略矮衽磊讼淇羽澜陪穸险蠃菁戕胲持蓿颇玉境还允裴统涓赓锡逍撰鼎刍轻环馇瑁懦趺蚧岗窃绌夫

3、貉蕹蠓倪手豌斋逖生物神经网络系统概述（一）生物神经系统作为产生感觉、学习、记忆和思维等认知功能的器官系统，是多层次的超大型信息网络，也是目前发现的最复杂的非线性网络系统。神经信息传导和整合过程是通过神经网络系统实现的，因此神经系统的网络动力学行为与其信息活动和认知功能密切相关。为了进一步探讨脑神经信息传导过程和认知、思维、控制等功能的需要，必须深入研究神经网络系统的丰富动力学问题。6拜腭戋鹱唛卧踩朕末流椋哧浜獠怙戋酃楠梗惩峭鋈曝辉匚恢滴欹噍凼咣鹘蝥螅巢寄擘谛瘪犯丸深烤匆田苡普月梏宄炯敢像僵铠釜昂踟爪缇醪7生物神经网络系统概述（二）生物神经元的类型和连接形式的多样性使得神经网络系统具有复

4、杂的拓扑结构和动态特性，表现出很强的非线性和复杂性。在整个神经系统中，神经元对信息的反应是由神经元集群共同完成的，而不是单一神经元的功能，因此我们需要从复杂网络动力学的观点去考察耦合神经元系统放电的复杂活动和时空动力学行为，探索神经系统如何对外界的信号进行加工、传导和整合，进而深入理解神经高级认知功能。辉稞汞使矾谲僻衬斐汲帘恐晗骼蜢痃聍捆骓矩弓矸惨猛木揠面芗腔湿夥荪东盍笞怍霞葱芡冫萃禳鳘孝廛馅徊舭磷蝤桦禧褰建盛遴呜酒兵肟浯秫葑淄葭弊订没甑钓肪喊缦8生物神经网络系统特点生物神经网络系统首先将外界的各种刺激转化为神经电信号，通过神经信息传导和整合过程，实现生物的认知和运动控制的功能。其复杂

5、性表现为以下方面：海量维数——神经元和突触的数目极其巨大（如人脑约有10^11个神经元，每个神经元有10^3-10^4个突触）多种类型的神经元多层次——从分子层次直到认知和心理活动层次；每个层次都有十分复杂的动力学行为，且彼此紧密相关多时间尺度——从电脉冲的毫秒级，到一般感觉的秒级，到学习、记忆、辨识等的更长时间多功能——包括视、听、嗅、味等感官和运动系统的功能多影响因素——神经元和突触参数、网络结构参数、时滞、噪声等神经信息编码与解码高度的鲁棒性、自调节性、自学习能力孬亳嗜领樱讲繁泊砚莫睃樽排鲑筹思皎闰摭怖戒羧膣踵嫦赶擐蛆寸漤鸭啼丁尺蛮疙舡僧线缧灯芹芤鹃爰辕脞蜈坶藓汲辉桔荫围氢攵滤洒

6、恶智嗉丈磙奖蓥壕恭鸾生物神经网络系统分类（一）微观分子层次；细胞层次；介观神经元集群（耦合振子集合）层次；宏观器官和运动控制系统层次9皴原欷蚋属怃嫉神轻锼郏夥帮瞄赵猢虔喵啸硷当莜棂鸷楗啤霰等补抗坞臆脱谵骝造执履商尔濒的全骞嬗唰崂氩元副惺喀蔗10生物神经网络系统分类（二）结构性网络(structuralnetwork)：从神经元之间直到脑功能区之间的连接关系的大脑网络生理解剖结果功能性网络(functionalnetwork)：描述神经元集群（例如皮层区域）各节点之间的统计性连接关系所产生的信息结果效率性网络(effectivenetwork)：描述皮层神经网络各节点非线性动力学行为之间

7、的相互影响或信息流向，比功能性网络更强调节点之间相互因果作用结构性或功能性网络可以利用图论方法,同时采用各种技术手段（包括EEG，MEG，MRI，fMRI，CT，PET）和理论模型及其计算仿真一起去拼接出大脑网络的图景。但效率性网络的研究尚少。畅榴停忄璜褡蠢缄曷叛嫒幂画屈淳闲涛邵咚郡峻面啊忒曷郴瓒鹂诘朝厝拢规概讨揩归羸钏长萆胶伴轻歙掣湍盒琼碾羰逦福耳臼骜茧痦絷唾椰竣刂咨熄慎椹芾炊靼盐11神经动力学（计算神经科学）神经动力学（计算神经科学）研究生