本文選題：反隨機共振　切入點：Hodgkin-Huxley神經元模型　出處：《太原理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：神經系統(tǒng)內信息的處理和傳遞都是通過神經元來實現(xiàn)的,這使得神經元呈現(xiàn)出或放電或靜息的狀態(tài),當遭到神經元四周環(huán)境尤其是不同噪聲源的影響時,神經元表現(xiàn)出不同形式的放電行為確保以最高效率傳遞生物體內的信息。與以往研討發(fā)現(xiàn)的隨機共振,相干共振等現(xiàn)象比較,本文研究的是神經元放電過程中的抑制效果。在本文中我們基于經典Hodgkin-Huxley神經元模型,系統(tǒng)研究了多種噪聲源對神經元系統(tǒng)放電行為的影響,主要內容和結論如下:1.研究了非高斯色噪聲對神經元放電的抑制效應。與高斯白噪聲和高斯色噪聲的探討結果比較,研究表明非高斯色噪聲中相關時間和偏高斯系數(shù)等隨機因素對系統(tǒng)內神經元放電都起到了抑制作用。達到神經元放電的電流強度閾值后,需要達到一定的噪聲強度值才會發(fā)生反隨機共振現(xiàn)象,并且噪聲強度和相關時間越大,神經元平均放電率越大;相關時間達到一定數(shù)值時,偏高斯系數(shù)和噪聲強度的改變不再能夠影響神經元放電;在此基礎上,顯著存在一個電流強度值使得神經元放電抑制效果達到最佳.2.研究了有界噪聲對系統(tǒng)內神經元放電的抑制效果。結果顯示不僅僅在噪聲路徑無界的情況下能夠發(fā)生反隨機共振現(xiàn)象,有界噪聲中的振幅和頻率等對神經元放電也能起到抑制作用。在合理的電流強度范圍內,振幅越大,頻率越小,神經元放電抑制效果越佳;然而,達不到噪聲強度數(shù)量級時反隨機共振現(xiàn)象基本不會出現(xiàn);振幅和頻率一定的條件下,電流強度的微小變化就會對神經元放電抑制效果產生很大的影響,即神經元放電的抑制效果對電流強度的敏感度很高。3.研究了兩個神經元耦合之后在高斯白噪聲和高斯色噪聲的激勵下放電的同步性和抑制性效果。通過比較神經元在二者不同激勵下的時間歷程圖和相圖,我們發(fā)現(xiàn)相關時間這一隨機因素的存在使得神經元放電同步狀態(tài)的實現(xiàn)變得更加容易,并且隨著相關時間的增大神經元放電出現(xiàn)了明顯的抑制效果,即發(fā)生了反隨機共振現(xiàn)象;同時,我們還發(fā)現(xiàn)在高斯白噪聲激勵下耦合系數(shù)的增大對神經元放電同步起到明顯的促進作用。
[Abstract]:The processing and transmission of information in the nervous system is achieved through neurons, which make the neurons present a state of discharge or rest, when affected by the surrounding environment of neurons, especially by different noise sources. Neurons exhibit different forms of discharge behavior to ensure maximum efficiency in the transmission of biological information. Compared with the phenomena of stochastic resonance and coherent resonance found in previous studies, In this paper, we study the effects of various noise sources on the firing behavior of neuron system based on the classical Hodgkin-Huxley neuron model. The main contents and conclusions are as follows: 1. The inhibitory effect of non-#china_person0# color noise on neuronal discharge was studied. The results show that random factors, such as correlation time in non-#china_person0# color noise and slanting Gao Si coefficient, can inhibit the firing of neurons in the system, and reach the threshold of current intensity of neuronal discharge. The anti-stochastic resonance phenomenon will occur only when the noise intensity reaches a certain value, and the greater the noise intensity and the correlation time, the greater the average discharge rate of neurons, and when the correlation time reaches a certain value, The change of partial Gao Si coefficient and noise intensity can no longer affect the firing of neurons. There is a significant current intensity value to optimize the inhibitory effect of neuron discharge. The effect of bounded noise on the suppression of neuronal discharge in the system is studied. The results show that not only the unbounded noise path can be generated. Inverse Stochastic Resonance, The amplitude and frequency of bounded noise can also inhibit the firing of neurons. In the range of reasonable current intensity, the larger the amplitude, the smaller the frequency, the better the inhibitory effect of neuron discharge. When the noise intensity is not in the order of magnitude, the phenomenon of anti-stochastic resonance will not appear basically. Under the condition of certain amplitude and frequency, the small change of the current intensity will have a great influence on the suppression effect of the neuronal discharge. That is, the inhibitory effect of neuronal discharge is highly sensitive to the current intensity. The synchronism and inhibitory effect of two neurons coupled under the excitation of Gao Si white noise and Gao Si color noise are studied. The time history diagram and phase diagram of element under different excitation, We find that the existence of the random factor of correlation time makes it easier to realize the synchronous state of neuronal discharge, and with the increase of correlation time, the discharges of neurons appear obvious inhibition effect, that is, the phenomenon of anti-stochastic resonance occurs. At the same time, we also find that the increase of coupling coefficient under the excitation of Gao Si white noise can obviously promote the synchronization of neuronal discharge.
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：Q424;TN911.4

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 康艷梅,徐健學,謝勇;弱噪聲極限下二維布朗運動的隨機共振現(xiàn)象[J];物理學報;2003年04期

2 傅楊;;由信號調制的飽和激光模型隨機共振現(xiàn)象[J];四川職業(yè)技術學院學報;2009年04期

3 武娟;許勇;張慧清;王順利;;非對稱三值噪聲激勵下一類線性系統(tǒng)的隨機共振現(xiàn)象[J];陜西師范大學學報(自然科學版);2012年01期

4 韓引霞;;三態(tài)噪聲誘導的無窮耦合粒子形成的系統(tǒng)隨機共振現(xiàn)象[J];寧波大學學報(理工版);2012年02期

5 孫萬麟;山拜·達拉拜;;線性系統(tǒng)中隨機共振現(xiàn)象的研究[J];江西師范大學學報(自然科學版);2012年02期

6 何俊;陳懷海;賀旭東;;時間序列模型中的隨機共振現(xiàn)象[J];振動.測試與診斷;2014年01期

7 吳雷;趙莉;;無標度生物神經網絡的隨機共振現(xiàn)象研究[J];硅谷;2010年13期

8 劉杰;艾磊;婁可偉;劉軍;;跨模態(tài)隨機共振現(xiàn)象——一種特殊形式的多感覺整合[J];生物醫(yī)學工程學雜志;2010年04期

9 韓引霞;符強;;三值噪聲調制下電路中的隨機共振現(xiàn)象[J];寧波大學學報(理工版);2013年01期

10 管忠，，張紀岳，段新民;雙井中的隨機共振現(xiàn)象[J];西北大學學報(自然科學版);1996年02期

相關會議論文 前4條

1 張志瑞;康艷梅;;非高斯噪聲環(huán)境下閾值系統(tǒng)的隨機共振現(xiàn)象及其在圖像恢復中的應用[A];第十四屆全國非線性振動暨第十一屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術會議摘要集與會議議程[C];2013年

2 張志瑞;康艷梅;;Alpha穩(wěn)定噪聲環(huán)境下閾值系統(tǒng)的隨機共振現(xiàn)象[A];第十四屆全國非線性振動暨第十一屆全國非線性動力學和運動穩(wěn)定性學術會議摘要集與會議議程[C];2013年

3 羅曉琴;朱士群;;兩種色噪聲共存的雙穩(wěn)光學系統(tǒng)中的隨機共振現(xiàn)象[A];第十一屆全國量子光學學術會議論文摘要集[C];2004年

4 申建偉;;噪聲在microRNA調控的癌癥網絡的動力學及其控制作用[A];The 5th 全國動力學與控制青年學者研討會論文摘要集[C];2011年

相關博士學位論文 前5條

1 王康康;幾類生物種群模型的隨機動力學特性研究[D];南京航空航天大學;2014年

2 黃家閩;穩(wěn)定分布噪聲背景下非線性系統(tǒng)的隨機共振現(xiàn)象研究[D];浙江大學;2012年

3 韓引霞;對隨機系統(tǒng)中若干非平衡相變、粒子輸運及隨機共振現(xiàn)象的研究[D];中國工程物理研究院;2005年

4 張雪娟;雙穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，單穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，耦合振子系和混沌系統(tǒng)的隨機共振現(xiàn)象[D];北京大學;2002年

5 王兵;噪聲對非線性系統(tǒng)性質的影響[D];云南大學;2013年

相關碩士學位論文 前9條

1 武春艷;神經元FitzHugh-Nagumo模型的動力學分析[D];太原理工大學;2015年

2 張兆森;窄帶弱信號檢測中的隨機共振現(xiàn)象研究[D];青島大學;2015年

3 王甲;神經元系統(tǒng)中反隨機共振現(xiàn)象的研究[D];太原理工大學;2016年

4 趙亮;局域非線性系統(tǒng)中的熵隨機共振現(xiàn)象[D];蘇州大學;2010年

5 邱勤偉;二值噪聲作用下線性系統(tǒng)隨機共振現(xiàn)象的研究[D];合肥工業(yè)大學;2010年

6 鄭克;兩種閾值網絡系統(tǒng)中的隨機共振現(xiàn)象研究[D];南京郵電大學;2014年

7 韓曉鵬;神經系統(tǒng)中隨機共振現(xiàn)象研究[D];浙江大學;2005年

8 艾磊;隨機共振現(xiàn)象應用于手部精細動作的實驗研究[D];浙江大學;2010年

9 姚勇;周期勢中的相干輸運和巨擴散現(xiàn)象[D];華中科技大學;2006年

本文編號：1575632