一類憶阻神經(jīng)元的電活動多模振蕩及Hamilton能量反饋控制
發(fā)布時間:2021-07-05 17:30
根據(jù)法拉第電磁感應(yīng)定律,在離子穿越細胞膜或者在外界電磁輻射下,細胞內(nèi)外的電生理環(huán)境會產(chǎn)生電磁感應(yīng)效應(yīng),繼而會影響神經(jīng)元的電活動行為.基于此,本文考慮電磁感應(yīng)影響下的Hindmarsh-Rose (HR)神經(jīng)元模型,研究了其混合模式振蕩放電特征,并設(shè)計一個Hamilton能量反饋控制器,將其控制到不同的周期簇放電狀態(tài).首先,通過理論分析發(fā)現(xiàn)磁通HR神經(jīng)元系統(tǒng)的Hopf分岔使其平衡點的穩(wěn)定性發(fā)生了改變,并產(chǎn)生極限環(huán),進而研究了Hopf分岔點附近膜電壓的放電特征.基于雙參數(shù)數(shù)值仿真發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)具有豐富的分岔結(jié)構(gòu),在不同的參數(shù)平面上存在倍周期分岔、伴有混沌的加周期分岔、無混沌的加周期分岔以及共存的混合模式振蕩.最后,為了有效控制膜電壓的混合模式振蕩,利用亥姆霍茲理論計算出磁通HR神經(jīng)元系統(tǒng)的Hamilton能量函數(shù)并設(shè)計Hamilton能量反饋控制器,通過數(shù)值仿真分析了膜電壓在不同反饋增益下的簇放電狀態(tài),發(fā)現(xiàn)該控制器能夠有效地控制膜電壓到不同的周期簇放電模式.本文的研究結(jié)果為探究電磁感應(yīng)下神經(jīng)元的分岔結(jié)構(gòu)及其能量控制領(lǐng)域提供了有用的理論支撐.
【文章來源】:力學(xué)學(xué)報. 2020,52(04)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:15 頁
【部分圖文】:
系統(tǒng)(1)Hopf分岔曲線、平衡點曲線和Hopf分岔點
系統(tǒng)(1)關(guān)于x的雙參數(shù)分岔圖(續(xù))
對應(yīng)于圖3的最大Lyapunov指數(shù)圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮樹突整合效應(yīng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的放電和同步特性[J]. 曹金鳳,韓芳. 動力學(xué)與控制學(xué)報. 2019(06)
[2]大腦血液動力學(xué)現(xiàn)象中的能量編碼[J]. 彭俊,王如彬,王毅泓. 力學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]Energy feedback and synchronous dynamics of Hindmarsh–Rose neuron model with memristor[J]. K Usha,P A Subha. Chinese Physics B. 2019(02)
[4]神經(jīng)系統(tǒng)信息處理和異常功能的復(fù)雜動力學(xué)[J]. 古華光. 力學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[5]神經(jīng)元模型中混合模式振蕩動力學(xué)研究進展[J]. 陸博,劉深泉,劉宣亮. 動力學(xué)與控制學(xué)報. 2016(06)
[6]基于亥姆霍茲定理計算動力學(xué)系統(tǒng)的哈密頓能量函數(shù)[J]. 王春妮,王亞,馬軍. 物理學(xué)報. 2016(24)
[7]具有時滯的抑制性自突觸誘發(fā)的神經(jīng)放電的加周期分岔[J]. 丁學(xué)利,李玉葉. 物理學(xué)報. 2016(21)
[8]A review for dynamics of collective behaviors of network of neurons[J]. MA Jun,TANG Jun. Science China(Technological Sciences). 2015(12)
[9]電磁輻射誘發(fā)神經(jīng)元放電節(jié)律轉(zhuǎn)遷的動力學(xué)行為研究[J]. 李佳佳,吳瑩,獨盟盟,劉偉明. 物理學(xué)報. 2015(03)
[10]基于信息編碼的神經(jīng)能量計算[J]. 王如彬,張志康. 力學(xué)學(xué)報. 2012(04)
博士論文
[1]Hindmarsh-Rose神經(jīng)元模型的分岔與控制[D]. 楊儀.西南大學(xué) 2018
本文編號:3266505
【文章來源】:力學(xué)學(xué)報. 2020,52(04)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:15 頁
【部分圖文】:
系統(tǒng)(1)Hopf分岔曲線、平衡點曲線和Hopf分岔點
系統(tǒng)(1)關(guān)于x的雙參數(shù)分岔圖(續(xù))
對應(yīng)于圖3的最大Lyapunov指數(shù)圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]考慮樹突整合效應(yīng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的放電和同步特性[J]. 曹金鳳,韓芳. 動力學(xué)與控制學(xué)報. 2019(06)
[2]大腦血液動力學(xué)現(xiàn)象中的能量編碼[J]. 彭俊,王如彬,王毅泓. 力學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]Energy feedback and synchronous dynamics of Hindmarsh–Rose neuron model with memristor[J]. K Usha,P A Subha. Chinese Physics B. 2019(02)
[4]神經(jīng)系統(tǒng)信息處理和異常功能的復(fù)雜動力學(xué)[J]. 古華光. 力學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[5]神經(jīng)元模型中混合模式振蕩動力學(xué)研究進展[J]. 陸博,劉深泉,劉宣亮. 動力學(xué)與控制學(xué)報. 2016(06)
[6]基于亥姆霍茲定理計算動力學(xué)系統(tǒng)的哈密頓能量函數(shù)[J]. 王春妮,王亞,馬軍. 物理學(xué)報. 2016(24)
[7]具有時滯的抑制性自突觸誘發(fā)的神經(jīng)放電的加周期分岔[J]. 丁學(xué)利,李玉葉. 物理學(xué)報. 2016(21)
[8]A review for dynamics of collective behaviors of network of neurons[J]. MA Jun,TANG Jun. Science China(Technological Sciences). 2015(12)
[9]電磁輻射誘發(fā)神經(jīng)元放電節(jié)律轉(zhuǎn)遷的動力學(xué)行為研究[J]. 李佳佳,吳瑩,獨盟盟,劉偉明. 物理學(xué)報. 2015(03)
[10]基于信息編碼的神經(jīng)能量計算[J]. 王如彬,張志康. 力學(xué)學(xué)報. 2012(04)
博士論文
[1]Hindmarsh-Rose神經(jīng)元模型的分岔與控制[D]. 楊儀.西南大學(xué) 2018
本文編號:3266505
本文鏈接:http://sikaile.net/projectlw/swxlw/3266505.html
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