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极低频外电场作用下神经元网络适应性的研究

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第一章绪论

1.1研究意义

1.2研究背景

1.3研究思路

1.4主要贡献

1.5内容安排

第二章单神经元模型的适应性

2.1 Ermentrout模型

2.2直流电流作用下Ermentrout模型的适应性

2.3直流外电场作用下的Ermentrout模型的适应性

2.4交流外电场作用下的Ermentrout模型的适应性

2.5本章小结

第三章两个耦合神经元的适应性

3.1两个耦合神经元模型

3.2直流电流作用下的两个耦合神经元的适应性

3.3直流外电场作用下的两个耦合神经元的适应性

3.4交流外电场作用下的两个耦合神经元适应性

3.5本章小结

第四章神经元网络模型适应性

4.1小世界神经元网络模型

4.2参数对神经元网络适应性的影响

4.3直流外电场作用下神经元网络的适应性

4.4交流外电场作用下神经元网络的适应性

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.1总结

5.2工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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摘要

神经系统是复杂的非线性系统,神经元是其基本单元。放电频率适应性是神经元动态特性的一个显著方面,在神经信息处理过程中起着重要的作用。外部电场会改变神经系统的动态行为,影响神经系统信息的产生和传导。
  首先,建立外电场作用下单神经元模型,通过数值分析得到了膜电位变化曲线、放电频率曲线和随输入变化的初始放电频率曲线;通过ISI相关性分析,发现直流外电场幅值越小时,单神经元模型有较好的适应性;交流外电场刺激下,当交流外电场的幅值较小、频率较大时,单神经元模型表现出良好的适应性。
  其次,构建了两个耦合神经元的数学模型,通过数值分析发现当刺激信号较大时,两个耦合神经元模型表现出同步现象。根据得到的放电频率曲线和分析ISI相关性,发现外电场对两个耦合神经元模型的适应性的影响。
  最后,本文采用Strogatz和Watts提出的随机重连方法构建了小世界网络,并得到了放电频率曲线;通过对放电频率进行分析,发现小世界网络模型中的参数重连概率和神经元数目对模型的适应性不会产生明显影响,而耦合强度g会对神经元网络的适应性产生明显的变化。通过选择合适的参数,发现对于外电场的幅值和频率作用规律,小世界网络模型表现良好适应性时与单神经元模型和两个耦合神经元模型是相同的。
  本文的研究结果揭示了外电场的幅值和频率对神经元及神经元网络适应性的作用规律,这有助于探寻外电场对生物神经系统的影响和神经系统疾病的致病机理。

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