隨機延時Hodgkin-Huxley系統(tǒng)的同步與記憶修復.pdf

1、近來，神經元網絡中的同步與聯(lián)想記憶被廣泛關注，組成這一神經元網絡的神經元時間性的改變它們的動力學狀態(tài)，如：混沌神經元，振蕩神經元，尖峰神經元等。這些神經元不但具有理論上的意義，并且對處理腦部信息代碼問題有很大作用。 實驗發(fā)現(xiàn)，尖峰神經元組成的神經網絡能表現(xiàn)出聯(lián)想記憶的特性。在這一系統(tǒng)里，下列模型經常被當作尖峰神經元來是用：Hodgkin-Huxley方程，它描述了烏賊巨軸突的動力學特征；FitzHugh-Nagumo 方程，他是

2、Hodgkin-Huxley方程的簡化模型；leaky integrate-and-fire模型，其內部狀態(tài)由一個線性微分方程和一個極限尖峰裝置。這些神經元間的耦合都伴隨著一個時間延遲。這一延遲是脈沖在軸突上從突觸前神經元(presynaptic neuron)傳播到突觸后神經元(postsynaptic neuron)的時間，記憶則由神經元的時空發(fā)放模型表示。 一般情況下，神經元運作的物理環(huán)境是認為充滿噪聲的，所以噪聲的影響不

3、能夠被忽略。通常，隨機共振(SR)是個眾所周知的現(xiàn)象，即一個較弱的輸入信號能夠被其周邊的噪聲放大。在很多的非線性系統(tǒng)中都發(fā)現(xiàn)了隨機共振現(xiàn)象。特別是，單個神經元中的隨機振動已被眾多學者從理論和試驗兩方面進了了深入的研究，認為，生物的感覺系統(tǒng)可利用隨機共振來提高其對外部輸入信號的靈敏度。近來，隨機共振在空間延伸系統(tǒng)和神經網絡系統(tǒng)中的作用被研究，并且發(fā)現(xiàn)了一些新的特征。 在這篇文章里，我們處理的是帶有波動的H-H神經元組成的聯(lián)想記憶問