非高斯噪声激励下FHN神经元系统的定态概率密度与平均首次穿越时间

研究了非高斯噪声激励下的FHN神经元系统,应用路径积分法和统一色噪声近似得到系统的定态概率密度函数和平均首次穿越时间表达式.发现了加性噪声强度Q能够诱导非平衡相变的产生,乘性噪声强度D、偏离参数p及关联时间τ₀均不能诱导非平衡相变发生;非高斯噪声的存在缩短了细胞神经元系统静息态和激发态之间的转化时间,有利于神经元信息的传递. 关键词： FHN神经元系统 非高斯噪声 定态概率密度 平均首次穿越时间     

动态突触、神经耦合与时间延迟对神经元发放的影响

神经元膜电位的受激发放在神经系统的信息传递中起着重要作用.基于一个受动态突触刺激的突触后神经元发放模型,采用数值模拟和傅里叶变换分析的方法研究了动态突触、神经耦合与时间延迟对突触后神经元发放的影响.结果发现:突触前神经元发放频率与Hodgkin-Huxley神经元的固有频率发生共振决定了突触后神经元发放的难易,特定频率范围内的电流刺激有利于神经元激发,动态突触输出的随机突触电流中这些电流刺激所占的比率在很大程度上影响了突触后神经元的发放次数;将突触后神经元换成神经网络后,网络中神经元之间的耦合可以促进神经元的发放,耦合中的时间延迟可以增强这种促进作用,但是不会改变神经耦合对神经元发放的促进模式.     

模糊神经元PID在培养箱温控系统中的应用

针对传统PID控制算法难以实现对非线性、慢时变以及大惯性的婴儿培养箱温度控制系统的高精度控制问题, 设计了一种模糊神经元PID控制算法. 采用模糊算法在线调整神经元PID控制算法的比例系数、比例学习效率、积分学习效率和微分学习效率, 并结合机理分析和阶跃响应法构建婴儿培养箱温度控制系统数学模型, 运用MATLAB进行控制仿真. 实验表明, 该控制算法具有控制精度高、稳定性好以及响应速度快的特点.     

Function Projective Synchronization of Discrete-Time Chaotic and Hyperchaotic Systems Using Backstepping Method

In this paper, a function projective synchronization scheme is developed to investigate the function projective synchronization between the discrete-time driven chaotic system and the discrete-time response chaotic system. With the aid of symbolic-numeric computation, we use the scheme to study the function projective synchronization between 2D Lorenz discrete-time system and Hdnon discrete-time system, as well as that between 3D discrete-time hyperchaotic system and Henon-like map via three scalar controllers, respectively. Moreover numerical simulations are used to verify the effectiveness of the proposed scheme.     

On solitary waves. Part 2 A unified perturbation theory for higher-order waves

A unified perturbation theory is developed here for calculating solitary waves of all heights by series expansion of base flow variables in powers of a small base parameter to eighteenth order for the one-parameter family of solutions in exact form, with all the coefficients determined in rational numbers. Comparative studies are pursued to investigate the effects due to changes of base parameters on (i) the accuracy of the theoretically predicted wave properties and (ii) the rate of convergence of perturbation expansion. Two important results are found by comparisons between the theoretical predictions based on a set of parameters separately adopted for expansion in turn. First, the accuracy and the convergence of the perturbation expansions, appraised versus the exact solution provided by an earlier paper [1] as the standard reference, are found to depend, quite sensitively, on changes in base parameter. The resulting variations in the solution are physically displayed in various wave properties with differences found dependent on which property (e.g. the wave amplitude, speed, its profile, excess mass, momentum, and energy), on what range in value of the base, and on the rank of the order n in the expansion being addressed. Secondly, regarding convergence, the present perturbation series is found definitely asymptotic in nature, with the relative error δ(n) (the relative mean-square difference between successive orders n of wave elevations) reaching a minimum, δ _m , at a specific order, n=n _m , both depending on the base adopted, e.g. n _{m , α} =11-12 based on parameter α (wave amplitude), n _{m , β} =15 on β (amplitude-speed square ratio), and n _{m , ∈} =17 on ∈ ( wave number squared). The asymptotic range is brought to completion by the highest order of n=18 reached in this work.     

生物神经网络系统动力学与功能研究

生物神经系统是由数量极其巨大的神经元相互联结的信息网络系统,在生物体的感觉、认知和运动控制中发挥关键性的作用.首先介绍神经元、大脑和一些生物神经网络的生理结构和理论模型,然后分别介绍其放电活动和网络动态特性的一些重要问题,包括神经元的复杂放电模式、耦合神经元网络系统的同步活动和时空动力学、大脑联合皮层神经微回路的网络结构特征,以及工作记忆和抉择过程的动力学机制等. 最后对今后研究给出一些展望.      

时滞递归神经网络中神经抑制的作用

研究了具有时滞的二阶递归神经网络中抑制自连接的作用，给出了时滞依赖的全局渐近稳定的充分判据.研究结果表明：抑制自连接可镇定不稳定的网络并使其渐近稳定；抑制自连接的镇定作用受到网络传输时滞的制约.仿真示例验证了结果的有效性. 关键词： 递归神经网络 时滞 抑制神经元 动态行为     

延迟自反馈控制Hindmarsh-Rose神经元的混沌运动

利用线性时间延迟自反馈方法,研究单个Hindmarsh-Rose（H-R）神经元模型混沌动力学模式的控制问题.分别将增益因子和时间延迟作为控制参数,通过数值模拟分析,发现在增益因子和时间延迟两个参数组合的一些范围内,混沌动力学模式的H-R神经元运动可自动被控制成时间间隔意义上的单峰、2峰、3峰及4峰的周期或多倍周期模式.延迟时间的选取并无特别要求,不必和嵌入在混沌吸引子内的某不稳周期轨道的周期相同,延迟控制自适应地引导混沌轨到相应的放电峰峰间隔的周期模式上. 关键词： H-R神经元 延迟反馈控制 混沌放电模式 峰峰间隔周期     

拓扑熵为零的混乱映射的充分条件

线段上的连续自映射,当周期点集为闭集时,其轨道十分简单,当然,动力系统不会是混乱的,因此,研究周期点集的聚点的极限性态与混乱的关系,无疑可以进一步揭示混乱现象产生的原因。文[6]证明了当回归点集非闭,f是混乱的。本文则给出了周期点集非闭时f为混乱的充分条件。这说明了只要周期点集非闭动力系统就可能是混乱的。     

物理科学与脑科学的联姻——脑与精神奥秘的新探索

 揭示脑的奥秘,已经不再是乌托邦式的空想了;复杂系统的自发的集体行为,似乎生来就是难以预测的;脑是怎样应付、适应和表达多样的,多变的外部世界的;选择性学习可以看作是对能量地形的树结构修枝的过程;混沌可能是大脑不同于现有人工智能系统的主要特征;实现对自然和人类自身认识的新飞跃,实现从必然王国向自由王国的新飞跃;迎接新的更伟大的科学革命--智能革命的到来.