整合发放神经元模型突触输入参数估计

文章针对突触输入和噪声共同作用下的整合发放神经元模型,在不考虑放电阈值前提下,采用最小二乘法估计突触输入参数;当考虑神经元放电阈值特性时,将放电阈值看成一个吸收边界,导出膜电位转移概率密度函数,再利用极大似然法估计突触输入参数。结果表明:最小二乘估计仅适合阈下活动的参数估计,而对阈上活动无效;极大似然估计适用于神经元放电的阈值行为;无论是从适用范围还是估计精度来说,极大似然估计都要优于最小二乘估计。     

凸多面体不确定混合时滞系统的均方指数稳定

文章讨论了一类凸多面体不确定系统的均方指数稳定性问题,考虑了带有Markov跳变参数系统中同时具有时变与分布时滞的混合时滞情形,通过基于二次稳定的概念构造系统的Lyapunov-Krasovskii候选函数,得出该类带有混合时滞的凸多面体不确定系统的均方指数稳定的充分条件;最后通过数值例子验证了该方法的可行性与有效性.     

不确定双线性随机离散时间系统的鲁棒控制

文章研究了不确定双线性随机离散时间系统的鲁棒控制.通过构造线性滤波,利用代数里卡提不等式与线性矩阵不等式(LMI)方法,使得系统状态均方有界,以及每个状态误差的协方差矩阵对角元素不超过对应预先设定的对称正定矩阵元素上确界,从而双线性随机系统可达到较好的鲁棒性.数值算例验证了该方法是有效的.     

具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性

文章讨论具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性.根据线性矩阵不等式方法,得到了一个关于随机中立型系统时滞相关的均方指数稳定性判据.数值例子说明了此方法的可行性和有效性.     

基于输出反馈的一类随机时滞系统的稳定性

随机系统的时滞效应通常会导致一个控制系统不稳定或者其他一些不好的现象发生.文章针对一类时滞不确定性随机系统,基于输出反馈控制,在简单的假设条件下,保证了闭环系统在一切可容许的不确定性干扰下随机稳定,并利用LMI给出了使闭环系统随机稳定的充分条件,同时设计出了满足要求的反馈增益矩阵,为保证现实的物理系统稳定性提供了理论基...     

基于IF模型阈值神经元的随机共振

文章基于带阈值的积分放电模型,研究了神经元在背景噪声和周期信号驱动下的随机共振现象。利用镜像法得到峰电位时间间隔(interspike interval,简称ISI)的概率密度函数,通过数值积分得到平均ISI,数值模拟表明,ISI概率密度函数的峰值与噪声强度的关系曲线是非单调的,平均ISI关于信号频率的演化是非单调的。结果表明,在背景噪声和周期信号驱动下,动作电位的发放确实存在随机共振现象。     

基于STDP耦合神经元集群同步活动

文章基于依赖峰电位发放时间可塑性(spike timing dependent plasticity,STDP),提出在外部周期刺激和噪声共同作用下全局耦合神经振子集群的相位演化模型,导出了描述神经振子集群整体活动的平均数密度的演化方程。数值模拟结果表明,神经振子集群同步活动的大小取决于STDP耦合机制、外部刺激强度和刺激频率。基于STDP耦合机制的神经振子集群的同步活动要大于无STDP耦合机制的。刺激对神经振子集群同步活动的影响取决于刺激强度和刺激频率。当系统特征频率大约为刺激频率的3倍时,神经振子集群的数密度呈现出周期性振荡行为;在相同的刺激频率下,神经振子集群的同步程度与刺激强度有关,刺激强度在一定范围内越强,同步程度越高。     

最优停时理论在数理统计中的应用

可测空间 (Ω,F)上有两个概率测度 P与 Q,经试验结果得ω,要检验究竟是 P还是 Q支配着这个试验 ,根据假设检验中通常采取的决策方法 ,并运用最优停时理论给出最优决策。     

具有Markov跳的时滞中立系统的均方指数稳定

文章研究了带有Markov跳的随机中立系统的均方指数稳定性问题,考虑带有Markov跳的中立系统,并同时考虑了系统具有时滞及非线性干扰。该模型中所考虑的状态时滞和分布时滞依赖于Markov跳,所考虑的Markov跳是具有连续的时间和连续状态的Markov过程;基于Lyapunov-Krasovskii理论,利用积分不等式的方法,得到带有Markov跳的时滞中立系统均方指数稳定的充分条件;数值例子说明了该方法的有效性。