文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
FitzHugh-Nagumo神经元网络的同步振荡与联想记忆
姓名:杜艳梅
申请学位级别:硕士
专业:一般力学与力学基础
指导教师:刘延柱;彭建华
20040201
上海交大通大学硕士学位论文摘要
神经元网络的同步振荡与联想记忆
摘要
脑是我们至今遇到的最为复杂的信息处理装置神经元对感觉系统传来的信
息进行处理转换为一系列的脉动作用势以进一步传给其他神经元其动力学
过程极为重要人们认为至少在某些场合下信息编码于这些信号的频率进一
步有实验表明大规模的神经元集群的同步活动是脑的惊人计算能力的基础而
这种同步是在充满噪声和缺乏外界同步时针的条件下达到的为了了解同步活动
的起源和作用人们视单个神经元为一个多维非线性振子而建立起多种模型对
相互作用的非线性振子集群的研究是理解神经科学中很多关键问题的基础
研究表明脉动神经元所组成的网络具有联想记忆的功能本文研究由
Fitzhugh-Nagumo 神经元所组成的脉动神经元网络的联想记忆与恢复
Fitzhugh-Nagumo 神经元方程可由 Hodgkin-Huxley 神经元方程推导得出并对
很大一类神经元的动力学实验特性给出很好的刻画基于神经元微观生理结构
本文给出具有空间随机分布延时的神经元间耦合而这种随机分布延时描述了脉
动信号从突触前神经元到突触后神经元在轴突上传播所需要的时间记忆由空时
发放的神经元集群表达在噪声涨落的作用下系统取得了对不完整输入的记忆
恢复本文也数值研究了网络的记忆容量表明此脉动神经元网络具有交替取得
两个不同记忆的能力
同时神经元工作的生理环境总是充满噪声的涨落的噪声的影响是不能忽
略的弱信号经过背景的随机涨落而得到放大已成为周知的现象并被称为随机
共振随机共振发生于很多非线性系统中特别地在生物感知系统中随机共
振被提出用来改善对外界输入信号的检测本文研究了噪声对 Fitzhugh-Nagumo
神经元网络系统联想记忆的作用通过加入并改变噪声的涨落研究对联想记忆
的有效恢复得到与随机共振完全一致的结果
近来被提出和广泛讨论的小世界网络包含生物神经网络社会网络疾病传
播网络万维网络通讯网络作者在本文中也研究了 Fitzhugh-Nagumo 神经元
系统所组成的小世界网络, 得到网络各单元的相关共振和空间的同步振荡现象
关键词 Fitzhugh-Nagumo 神经元同步联想记忆随机共振小世界网络
I
上海交大通大学硕士学位论文摘要
Synchronization and Associative Memory of work
composed of Fitzhugh-Nagumo neurons
Abstraction
The brain is the most sophisticated information processing device that
we know of. Neurons process information that enters through the sensory
system, transforming it into a sequence of pulses action potentials, in order
to relay it to other neurons. This is a dynamic process in which the time
course is important. It is believed that, in certain cases, the information is
encoded in the frequency of the signals. Furthermore, Experimental evidence
suggests that the synchronous activity of large assemblies of neurons
provides the basis of the putational performance of the brain .
it occurs in a noisy environment and in the absence of an external
synchronizing clock . In an attempt to understand the origin and role of
synchronous neuronal activity, a number