噪声作用下时滞神经元网络同步转迁行为的研究

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1、鲁东大学硕士学位论文噪声作用下时滞神经元网络同步转迁行为的研究作者姓名：吴亚男指导教师：龚玉兵教授学科专业：理论物理研究方向：计算物理鲁东大学物理与光电工程学院二○一五年六月AThesisSubmittedtoLudongUniversityfortheDegreeofMasterStudyofsynchronizationtransitionbehaviorsduetonoiseindelayedneuralnetworkM．D．Candidate：WuYananSupervisor：ProfessorGongYubing

2、Major：TheoreticalPhysicsResearchInterests：ComputationalPhysicsSchoolofPhysicsandOptoelectronicEngineering,LudongUniversityJune，2015摘要本文主要对噪声作用下时滞神经网络的同步转迁行为进行了研究。研究发现噪声强度、时滞大小、耦合强度、网络平均连接度等因素在时滞神经元网络的非线性动力学行为中都起着至关重要的作用。研究发现：（1）修正的Hodgkin–Huxley(MHH)神经元无标度(scale–fr

3、ee，SF)网络中，改变热敏神经元上噪声强度能够诱导时滞神经元网络的同步转迁行为。噪声不仅能增强时滞诱导的同步转迁现象，而且在噪声作用下改变耦合强度和网络连接度k也能对神经元网络的同步转迁行为产生影响。并且在电耦合和化学耦合两种不同的连接方式下，噪声的影响也不相同。（2）在修正的神经元无标度网络中，研究了用噪声随机调节神经元网络耦合强度诱导的同步转迁行为。随着噪声强度的改变，放电行为出现了多次的同步转迁现象。同时发现，与固定耦合强度相比，在噪声产生的随机作用下，时滞诱导的同步转迁现象能够得到增强。研究表明，同步转迁现象的产生

4、依赖于时滞值，会在某个特定的时滞下增强。更有趣的是，化学耦合连接下的同步转迁现象要比电耦合连接下诱导的同步转迁现象的幅度更大，次数更多。研究表明：噪声能够对时滞神经元网络的同步行为产生影响。这就说明神经元系统在信息处理与信息传递时，噪声起着非常重要的作用。研究结果使我们对噪声在神经元网络中的重要作用有了更好地理解。这些现象的发现，不仅可以扩展视野，还可以为将来的神经元网络放电行为的研究提供理论依据。关键词：噪声强度，随机耦合调节，时滞神经元网络，同步转迁IAbstractInthispaper,wenumericallyst

5、udythesynchronizationtransitionbehaviorsduetonoiseindelayedneuralnetwork.Itisfoundthatthenoiseintensityofthermo-sensitiveneuronsintime-delayneuralnetworkandtheeffectofthefluctuationofcouplingstrengthcouldplayavitalroleonnonlineardynamicsbehavior.Westudiedtheeffecto

6、fnoiseonthesynchronizationtransitionbehaviorsoftime-delayneuralnetwork.Thestudyfoundthat:First,itisfoundthattheneuronsexhibitsynchronizationtransitionsassynapticnoisestrengthisvaried,andthesynchronizationtransitionsareenhancedwhentimedelayisproper.Noisecanenhancesy

7、nchronizationtransitionbehaviorsofneuralnetw-orkduetotime-delay,andundertheuseofnoise,italsocaneffectthesynchroniza-tiontransitionsbychangingcouplingstrengthandtheaverageconnectiondegree.However,intheelectricalcouplingandthechemicalcouplingconnectionmodes,theeffect

8、ofnoiseisnotthesame.Then,regulatingthecouplingstrengthofneuronsbynoise,wenumericallystudytheeffectofthefluctuationofcouplingstrengthonthesynchron