两个串联FitzHugh-NagumO神经元没有噪声扰动时的类随机共振

摘要

本文主要研究了两个串联的FitzHugh-Nagumo (FHN)神经元模型在没有噪声扰动时,通过改变耦合强度第一个神经元模型的类随机共振.研究结果表明,如果两个串联的FHN 神经元模型中,前一个神经元模型(激励神经元模型)处于混沌运动,第二神经元模型(响应神经元模型)处于周期运动.通过改变神经元模型的耦合强度,响应神经元模型的运动可以在分岔点两侧的吸引子之间随机跃迁.逐渐改变两个神经元模型耦合强度,响应神经元模型的运动随机跃迁的频率在某一个耦合强度下和响应神经元模型的输入信号的频率一致,系统响应的信噪比随耦合强度的变化曲线呈现一单峰曲线,神经元模型发生一类似随机共振的现象.和传统的随机共振相同,该类随机共振现象发生的机制关联于神经元模型的运动在系统分岔点两侧的随机跃迁.随机跃迁发生的机制是由于激励神经元模型的混沌运动的输出响应,对响应神经元模型起到了噪声的作用,而改变耦合强度相当于改变了噪声强度.该研究结果对研究串联神经元之间神经信息的检测和传递具有积极的意义.