神经元网络的共振效应—信息的检测与传导
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大脑是人体最为复杂的系统,不同神经元和神经元网络是实现复杂脑功能的基础,信息在神经元及神经元网络中的检测和传导是神经科学中的一个重要问题。因此,本论文旨在通过构建外部刺激作用下的网络模型,包括前馈神经元网络、皮层随机神经元网络以及海马电阻网络,揭示外部刺激下,神经元网络神经编码的传导特性及共振等特性,进一步分析如何基于这些特性利用外部刺激对神经信息传导进行调控。本文首先构建了不同神经元模型组成的前馈神经元网络,分析网络中信息传导的基本规律。噪声在神经系统中是普遍存在的,其对神经系统中很多层面都会产生影响。研究发现,噪声对多层前馈神经元网络中的弱输入信号传导能力有增强作用,噪声诱导的随机共振成为弱信息的检测和传导的可能机制。从高频周期刺激信号模拟噪声环境所引发的振动共振研究中发现,前馈神经元网络中存在最优的高频刺激的幅值和频率使振动共振现象最为显著。通过分析网络参数对前馈神经元网络共振特性的影响,发现连接概率、突触时间常数、异质性等对微弱信息检测和传导产生一定的影响。其次,本文采用Izhikevich神经元模型构建了外部刺激作用下的皮层随机神经元网络模型,从振动共振的角度研究外部刺激作用下网络的同步和共振特性,以及突触可塑性对网络结构和功能的作用规律。研究发现,高频刺激能够提高网络中弱信号的传导能力,网络的特性包括网络规模、突触连接概率以及突触权重等能够调节弱信号的传导。可塑性是与神经元网络学习相关的重要特性,通过对外部刺激下网络的放电规律进行分析发现,在没有外加交流刺激时,学习结束时网络表现出不相关的泊松放电行为。但是,当网络处于外加交流刺激时,学习过程结束时网络则表现出自激节律放电活动。此外,可塑性的存在使外部刺激的效果累积,即使是微小的改变也能积累产生明显的效果。最后,本论文建立了外部刺激作用下的海马CA3区椎体神经元两房室PR模型及相应的PR电阻耦合网络模型。研究发现,外部刺激参数不同时,单个神经元出现无放电、周期放电及无规则放电等放电模式。对网络同步特性研究结果表明,外部刺激能改变海马CA3区神经元网络的同步状态。本文基于同步和共振以突触可塑性研究了外部刺激下神经元网络信息的检测与传导,得到了高频刺激、噪声以及网络结构等对信息的检测与传导的影响规律。本文的研究成果为神经信息编码的调控方法及装置的研究提供了理论基础。
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
目录 | 第6-8页 |
图目录 | 第8-12页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 引言 | 第12页 |
1.2 研究背景 | 第12-15页 |
1.2.1 计算神经科学 | 第12-13页 |
1.2.2 神经元网络特性 | 第13-15页 |
1.3 研究意义 | 第15-16页 |
1.4 研究思路及创新点 | 第16-17页 |
1.5 内容安排 | 第17-20页 |
第二章 文献综述 | 第20-30页 |
2.1 信息的编码与解码 | 第20-21页 |
2.2 神经元网络的节律与同步 | 第21-23页 |
2.3 神经元网络的拓扑结构 | 第23-26页 |
2.4 共振特性 | 第26页 |
2.5 突触可塑性 | 第26-28页 |
2.6 本章小结 | 第28-30页 |
第三章 前馈神经元网络弱信号的传导-振动共振 | 第30-54页 |
3.1 前馈神经元网络的信息传导 | 第30-42页 |
3.1.1 神经元放电模型 | 第30-31页 |
3.1.2 前馈神经元网络及其建立 | 第31-32页 |
3.1.3 不同神经元模型组成的前馈神经元网络的信息传导 | 第32-42页 |
3.2 外部刺激下神经元网络特性分析 | 第42-44页 |
3.3 前馈神经元网络中的振动共振现象 | 第44-50页 |
3.3.1 异质性高频扰动对弱信号在前馈神经元网络中传导的影响 | 第44-48页 |
3.3.2 连接概率对弱信号传导的影响 | 第48-49页 |
3.3.3 高频刺激的频率对低频弱信号在网络中传导的影响 | 第49-50页 |
3.4 噪声下前馈神经元网络振动共振的现象 | 第50-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-54页 |
第四章 前馈神经元网络放电的传导-随机共振 | 第54-64页 |
4.1 前馈神经元网络的组成 | 第54-59页 |
4.2 突触时间常数对随机共振现象的影响 | 第59-60页 |
4.3 异质性对随机共振的影响 | 第60-62页 |
4.4 反馈连接对频率选择性的影响 | 第62页 |
4.5 本章小结 | 第62-64页 |
第五章 随机神经元网络信号传导与突触可塑性 | 第64-86页 |
5.1 电刺激下的神经元网络模型 | 第65-67页 |
5.2 神经元网络中信号的传导 | 第67-75页 |
5.2.1 外部电刺激下神经元网络的放电类型 | 第67-69页 |
5.2.2 随机神经元网络中弱信号的传导—振动共振 | 第69-75页 |
5.3 随机神经元网络的突触可塑性 | 第75-84页 |
5.3.1 突触可塑性法则 | 第75-77页 |
5.3.2 交流电刺激对随机神经元网络学习过程的影响 | 第77-84页 |
5.4 本章小结 | 第84-86页 |
第六章 基于电阻耦合网络的神经信息传导 | 第86-100页 |
6.1 单神经元 PR 模型的放电模式分析 | 第87-95页 |
6.1.1 单神经元 PR 模型的建立 | 第87-90页 |
6.1.2 直流电场作用下 PR 模型的放电模式 | 第90-92页 |
6.1.3 交流电场作用下 PR 模型的放电模式 | 第92-95页 |
6.2 海马电阻网络放电模式的分析 | 第95-98页 |
6.2.1 电场作用下神经元网络模型的构建 | 第95-96页 |
6.2.2 网络同步的度量 | 第96页 |
6.2.3 直流电场下海马电阻网络的时空行为 | 第96-97页 |
6.2.4 交流电场作用下海马电阻网络的时空行为 | 第97-98页 |
6.3 本章小结 | 第98-100页 |
第七章 总结与展望 | 第100-102页 |
7.1 总结 | 第100-101页 |
7.2 展望 | 第101-102页 |
参考文献 | 第102-112页 |
发表论文和科研情况 | 第112-114页 |
致谢 | 第114页 |
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