蝙蝠听觉神经系统如何在复杂环境中识别昆虫

生物声纳的高灵敏度和高可靠性一直是仿生设计所追求的目标, 然而至今仍没有一个令人信服的物理模型能很好得解释生物声纳优越性能的原因, 其主要是缺乏对动物听觉系统神经信息编码的认识. 本文从蝙蝠听觉神经系统的生理结构出发, 用圆映射和符号动力学方法讨论了蝙蝠听觉神经系统在复杂环境中处理多普勒信号的一种可能性方案, 并通过计算机仿真证明了其合理性. 针对蝙蝠神经系统的不稳定性, 用符号动力学的方法分析神经系统信息处理的机理具有良好的鲁棒性和高灵敏度. 这种新的信号处理方法的研究, 为生物声纳信号的处理过程的进一步认识提供了一种新的解释.     

双耳幅值差确定声源方向的神经信息处理机理研究

神经信息系统实质上是定量系统, 应引起足够重视. 关于神经系统的定量研究方面的报道比较少见. 这一问题将会影响进一步的研究, 如双耳声音定向. 双耳定向是定量测量, 用定性分析的方法无法满足要求. 已有的生理实验发现声音输入信号强度与听觉神经的输出频率存在单调递增关系, 所以本文中声音强度的变化被简化成神经脉冲频率的变化. 本文基于圆映射和符号动力学原理, 建立了神经回路定量模型, 模型中对同侧输入回路采用兴奋性耦合, 对侧输入回路采用抑制性耦合, 并考虑神经元间突触连接的量子释放特征, 采用化学耦合模型实现连接, 用耦合系数表示神经元间的耦合程度. 采用Hodgkin-Huxley模型仿真研究听觉神经回路的输入/输出脉冲序列关系. 在已经仿真过的参数范围, 模型在输入信号变化与输出脉冲频率变化间存在单调递增/递减的关系. 对于单输入单输出的神经元, 采用符号动力学方法进行符号化; 对于多输入单输出的神经元, 采用分析各输出脉冲的产生时间, 判断其变化位置, 从神经脉冲序列中得到对应的两耳声音幅值差变化, 以此定位声源. 随着输出脉冲数的增加, 符号序列的长度增加, 符号序列对输入信号变化敏感, 能够得到较高的测量精度. 仿真结果表明这个模型是定量的, 神经脉冲序列能够区分信号的大小.     

累积放电模型及其符号动力学研究

基于累积释放模型提出了一种累积放电模型.相比于累积释放模型, 累积放电模型无须变化的阈值调制, 即可出现多种状态, 例如混沌态、锁频等. 利用符号动力学对其进行研究, 发现在一定的参数条件下, 模型的输出符号序列可以被用于监测模型参数的变化, 而且与神经系统的测量相似, 都具有很高的分辨率. 计算机仿真和电路实验得到的结果也验证了上述说法. 电路实验结果显示模型的输出符号序列对输入频率的分辨率最高可以达到0.05 Hz, 对电流幅值的分辨率可达到1 μA, 并且都具有很大的动态范围. 关键词： 符号动力学 混沌 累积释放模型 非线性电路     

Studies of phase return map and symbolic dynamics in a periodically driven Hodgkin–Huxley neuron

How neuronal spike trains encode external information is a hot topic in neurodynamics studies.In this paper,we investigate the dynamical states of the Hodgkin–Huxley neuron under periodic forcing.Depending on the parameters of the stimulus,the neuron exhibits periodic,quasiperiodic and chaotic spike trains.In order to analyze these spike trains quantitatively,we use the phase return map to describe the dynamical behavior on a one-dimensional(1D)map.According to the monotonicity or discontinuous point of the 1D map,the spike trains are transformed into symbolic sequences by implementing a coarse-grained algorithm—symbolic dynamics.Based on the ordering rules of symbolic dynamics,the parameters of the external stimulus can be measured in high resolution with finite length symbolic sequences.A reasonable explanation for why the nervous system can discriminate or cognize the small change of the external signals in a short time is also presented.