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时滞耦合惯性项神经系统的多混沌路径共存

摘要：	混沌及其共存是神经动力学的一个重要研究内容.该文基于非单调激活函数的惯性项神经元时滞耦合系统,在固定系统参数的情况下,以耦合时滞τ作为参变量,取不同的初始条件,利用Poincaré截面技术,展现了系统多个不同的倍周期分岔序列和概周期分岔序列,并给出了系统相应的相图.研究结果表明,时滞耦合神经系统具有多级倍周期分岔序列和概周期分岔序列的稳态共存,展现了系统更加丰富的多混沌和多周期解的多稳态共存.
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