基于麦克斯韦电磁场理论的神经元动力学响应与隐藏放电控制

钙、钾、钠等离子在细胞内连续泵送和传输时产生的时变电场不仅会影响神经元的放电活动,而且会诱导时变磁场去进一步调节细胞内离子的传播.根据麦克斯韦电磁场理论,时变的电场和磁场在细胞内外的电生理环境中会相互激发而产生电磁场.为了探究电磁场影响下的神经元放电节律转迁,本文在三维Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型的基础上,引入磁通变量和电场变量,建立了一个五维HR神经元模型(简称EMFN模型).首先,结合Matcont软件分析了EMFN模型的平衡点分布与全局分岔性质,发现并分析了该模型存在的亚临界Hopf分岔、隐藏放电及其周期放电与静息态共存等现象.其次,利用双参数及单参数分岔、ISI分岔和最大Lyapunov指数等工具进行数值仿真,详细分析了EMFN模型存在的伴有混沌及无混沌的加周期分岔结构、混合模式放电和共存模式放电等现象,同时揭示了电场和磁场强度影响其放电节律的转迁规律.最后,利用Washout控制器将EMFN模型的亚临界Hopf分岔转化为超临界Hopf分岔,使其在分岔点附近的拓扑结构发生改变,由此达到消除其隐藏放电的目的.本文的研究结果证实了新建神经元模型具有丰富的放电节律,将影响神经元的信息传递和编码,为完善神经元模型,揭示电磁场对生物神经系统的影响,以及探求一些神经性疾病的致病机理提供了思路.     

神经元电活动不同节律模式的几种变化过程

利用神经元Chay模型,对实验中观察到的三种放电节律模式序列进行数值模拟,并应用余维1极限环分岔分析研究了其产生机理.首先考虑的是周期性放电模式的变化过程;其次,具有不同表象的一种超临界和一种亚临界倍周期簇放电序列产生并导致混沌现象的出现,然后以不同的方式转迁到逆超临界倍周期峰放电序列;最后研究无混沌的加周期簇放电序列,得出加周期分岔仅是一种与倍周期分岔密切相关的分岔现象.     

一类位于加周期分岔中的貌似混沌的随机神经放电节律的识别

识别非周期神经放电节律是混沌还是随机一直是一个重要的科学问题. 在神经起步点实验中发现了一类介于周期k和周期k+1(k=1,2)节律之间非周期自发放电节律, 其行为是长串的周期k簇和周期k+1簇的交替. 确定性理论模型Chay模型展示出了周期k和周期k+1节律的共存行为. 噪声在共存区诱发出了与实验结果类似的非周期节律, 说明该类节律是噪声引起的两类簇的跃迁. 非线性预报及其回归映射揭示该节律具有确定性机理; 将两类簇分别转换为0和1得到一个二进制序列, 对该序列进行概率分析获得了两类簇跃迁的随机机理. 这不仅说明该节律是具有确定性结构的随机节律而不是混沌, 还为深入识别现实神经系统的混沌和随机节律提供了典型示例和有效方法.     

耦合Hindmarsh-Rose神经元的放电模式和完全同步

通过数值模拟和分岔分析的方法研究了Hindmarsh-Rose（HR）神经元的放电模式。当外加直流激励变化时，单个的神经元表现为静息态、周期性峰放电、周期性簇放电以及混沌的放电模式。利用快慢动力学分析的方法研究了HR神经元的动力学行为。当每个神经元表现为静息态、周期性放电和混沌时，两个耦合的神经元在一定的耦合强度下均会达到完全同步。神经元的耦合方式模拟神经元之间缝隙连接的电耦合。理论分析了完全同步的判断准则，并给出相应的数值模拟结果。电耦合HR神经元耦合系统的峰峰间期的分岔结构在耦合的作用下仍然能保持未耦合时的分岔结构。     

Pre-B?tzinger复合体的从簇到峰放电的同步转迁及分岔机制

Pre-Bötzinger复合体是兴奋性耦合的神经元网络,通过产生复杂的放电节律和节律模式的同步转迁参与调控呼吸节律.本文选用复杂簇和峰放电节律的单神经元数学模型构建复合体模型,仿真了与生物学实验相关的多类同步节律模式及其复杂转迁历程,并利用快慢变量分离揭示了相应的分岔机制.当初值相同时,随着兴奋性耦合强度的增加,复合体模型依次表现出完全同步的“fold/homoclinic”,“subHopf/subHopf”簇放电和周期1峰放电.当初值不同时,随耦合强度增加,表现为由“fold/homoclinic”,到“fold/fold limit cycle”、到“subHopf/subHopf”与“fold/fold limit cycle”的混合簇放电、再到“subHopf/subHopf”簇放电的相位同步转迁,最后到反相同步周期1峰放电.完全(同相)同步和反相同步的周期1节律表现出了不同分岔机制.反相峰同步行为给出了与强兴奋性耦合容易诱发同相同步这一传统观念不同的新示例.研究结果给出了preBötzinger复合体的从簇到峰放电节律的同步转迁规律及复杂分岔机制,反常同步行为丰富了非线性动力学的内涵.     

具有时滞的抑制性自突触诱发的神经放电的加周期分岔

神经放电节律在神经系统功能实现中起着重要的作用.具有自突触(起始和结束于同一细胞的突触)的神经元普遍存在于神经系统,本文研究了单神经元模型在抑制性自突触作用下的放电节律.结果发现,随着时滞和/或耦合强度的增加,可以诱发Rulkov神经元模型放电节律的加周期分岔.随着放电节律的周期数的增加,平均放电频率增大,当时滞和/或耦合强度大于某一阈值时,频率大于没有自突触时的放电频率.用快慢变量分离方法可以获得没有自突触的神经放电节律的分岔结构,可用于认识外界负向脉冲诱发的新节律.这些新的节律模式与加周期分岔中的节律模式一致.研究结果不仅揭示了抑制性自突触可以诱发典型的非线性现象——加周期分岔,还给出了抑制性自突触可以提高放电频率的新现象,与以前的自突触压制放电的观点不同,进一步丰富了对抑制性自突触诱发的非线性现象的认识.     

电压型双频率控制开关变换器的动力学建模与多周期行为分析

在断续导电模式下, 建立了电压型双频率控制开关变换器的动力学模型, 并推导了相应的特征值方程. 根据动力学模型, 采用分岔图研究了电路参数变化时变换器存在的边界碰撞分岔行为和周期2, 周期3,周期4等多周期行为, 结果表明: 变换器经历了周期1态、多周期态、周期1态的分岔路由; 周期态的转变均是由边界碰撞分岔引起的. 根据特征值方程, 采用Lyapunov指数研究了变换器的稳定性, 结果表明: 随着电路参数的变化, Lyapunov指数始终小于零, 变换器一直工作于稳定的周期态, 验证了电压型双频率控制开关变换器的周期3行为并不意味着变换器会必然发生混沌. 通过电路仿真, 分析了负载变化时变换器的时域波形、相轨图和频谱图, 验证了动力学模型的可行性和理论分析的正确性. 实验结果验证了文中的仿真结果. 关键词： 开关变换器 双频率控制 边界碰撞分岔 多周期行为     

电流模式SEPIC变换器倍周期分岔现象研究

以SEPIC变换器中前置电感电流为控制对象,建立了SEPIC变换器断续电流模式下的离散时间模型, 并分析了不动点的稳定性.通过相轨图、功率谱图以及分岔图, 发现电路中存在一种特殊的倍周期分岔现象——电路的运行状态经历了1倍周期、 2倍周期、4倍周期再到2倍周期、4倍周期,最终进入混沌状态.实验结果与仿真结果相一致, 证实了SEPIC变换器在断续电流模式下存在这种倍周期分岔现象.     

可兴奋性细胞混沌放电区间的识别机理

在神经起步点记录到加周期分岔过程的生理实验数据，在对此分岔过程中位于周期n爆发 和周期(n+1)爆发之间的混沌的峰峰间期数据检测不稳定的周期轨道时，发现从靠近周期 n爆发的混沌的峰峰间期数据中，可以检测出不稳定的周期n轨道；而从靠近周期(n+1)爆 发的混沌的峰峰间期数据中，不仅可以检测出不稳定的周期(n+1)轨道，还可以检测出不稳 定的周期n轨道.针对该现象，借助于Sherman建议的胰腺β细胞模型，从非线性动力 学角度给出了理论解释.指明了由鞍结分岔和倍周期分岔分别产生第一类阵发和第三类阵发 为出现该 关键词： 峰峰间期 不稳定的周期轨道 鞍结分岔 倍周期分岔     

峰值电流模式控制同步开关Z源变换器的动力学研究

Z源变换器由于Z源网络的嵌入,具有高电压传输比,降低开关器件损耗,提高系统效率等优点,在直流变换、逆变等许多领域具有广泛的应用.本文研究了基于峰值电流模式控制的同步开关Z源变换器的非线性动力学,建立了连续电流模式下同步开关Z源变换器的离散迭代映射模型;通过特征值的运动轨迹分析了参考电流对系统稳定性的影响,给出了系统稳定运行的参数域;基于分岔图和Lyapunov指数图发现了此变换器存在倍周期分岔、边界碰撞分岔、切分岔和阵发混沌,分析了边界碰撞分岔和混沌演化过程及其产生的机理;最后通过电路仿真和实验验证了理论分析的正确性.研究结果表明:随着参考电流的增加,峰值电流模式控制同步开关Z源变换器从周期1经历倍周期分岔进入周期2和周期4,然后由于边界碰撞分岔过渡到阵发混沌态,接着通过切分岔进入周期3,最后再次由于边界碰撞分岔进入混沌态.     

Two Different Bifurcation Scenarios in Neural Firing Rhythms Discovered in Biological Experiments by Adjusting Two Parameters

Two different bifurcation scenarios, one is novel and the other is relatively simpler, in the transition procedures of neural firing patterns are studied in biological experiments on a neural pacemaker by adjusting two parameters. The experimental observations are simulated with a relevant theoretical model neuron. The deterministic non-periodic firing pattern lying within the novel bifurcation scenario is suggested to be a new case of chaos, which has not been observed in previous neurodynamical experiments.     

Experimental evidence of a chaotic region in a neural pacemaker

In this Letter, we report the finding of period-adding scenarios with chaos in firing patterns, observed in biological experiments on a neural pacemaker, with fixed extra-cellular potassium concentration at different levels and taken extra-cellular calcium concentration as the bifurcation parameter. The experimental bifurcations in the two-dimensional parameter space demonstrate the existence of a chaotic region interwoven with the periodic region thereby forming a period-adding sequence with chaos. The behavior of the pacemaker in this region is qualitatively similar to that of the Hindmarsh–Rose neuron model in a well-known comb-shaped chaotic region in two-dimensional parameter spaces.     

混沌神经网络的延时反馈控制研究

针对混沌神经网络，提出了一种改进的延时反馈控制方法. 利用该方法，当延时参数τ为奇数时，被控神经网络收敛于记忆模式以及它的反相模式的2周期上. 若选取不同的延时参数，被控网络则收敛于不同的周期态上. 关键词： 控制混沌 延时反馈控制 混沌神经网络     

Oscillations and chaos in CO+O(2) combustion

The gas-phase reaction between carbon monoxide and oxygen (in the presence of small amounts of hydrogen) shows bistability and oscillatory behavior. Typically, the oscillatory ignition has a period-1 relaxation waveform. The limit cycle is born at a saddle-node loop and terminates via a supercritical Hopf bifurcation. For a mean residence time of 8 s there is a period-doubling to a period-2 solution followed by period-halving to quasisinusoidal period-1 oscillations. At longer residence times, more period-doublings forming a full cascade to chaos with subsequent periodic windows are observed. The chaotic attractor has an underlying single-humped next maximum map.     

谷值V~2控制Boost变换器的精确建模与动力学分析

建立了谷值V2控制Boost变换器的离散迭代映射模型,在此基础上得到了输入电压、输出电容及其等效串联电阻(equivalent series resistance,ESR)变化时的分岔图,推导了不动点处的雅可比矩阵,利用特征值和最大Lyapunov指数对系统进行了稳定性分析,并验证了分岔图的正确性.重点研究了输入电压和输出电容及其ESR对谷值V2控制Boost变换器的动力学特性的影响.研究结果表明,输入电压增大时,变换器从周期1态经历1次倍周期分岔和边界碰撞分岔进入混沌状态;输出电容及其ESR具有相同的分岔路由,随着输出电容及其ESR的逐渐减小,变换器具有从周期1态经历周期2态、周期4态、周期8态、逐渐演变到混沌态的动力学行为.最后,用仿真和实验结果验证了本文理论分析的正确性.