Detecting the breakup of spiral waves in small-world networks of neurons due to channel block

The breakup of a spiral wave by blockade of sodium and potassium channels in a small-world network of Hodgkin-Huxley neurons is investigated in detail.The influence of ion channel block in poisoned excitable membrane patches of a certain size is measured,by varying channel noise and channel densities resulting from the change in conductance,For example,tetraethylammonium is known to cause a block(poisoning) of potassium channels,while tetrodotoxin blocks sodium channels.We observed the occurrence of spiral waves,which are ordered waves believed to play an important role in facilitating the propagation of electric signals across quiescent regions of the brain.In this paper,the effect of channel block was measured by the factors xK and xNa,which represent the ratios of unblocked,or active,ion channels,to the overall number of potassium or sodium ion channels,respectively.To quantify these observations,we use a simple but robust synchronization measure,which succinctly captures the transition from spiral waves to other collective states,such as broken segments resulting from the breakup of the spiral wave.The critical thresholds of channel block can be inferred from the abrupt changes occurring in plots of the synchronization measure against different values of xK and xNa.Notably,small synchronization factors can be tightly associated with states where the formation of spiral waves is robust to mild channel block.     

网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

Emergence of group cooperation in public goods game on regular small-world network

The regular small-world network, which contains the properties of small-world network and regular network, has recently received substantial attention and has been applied in researches on 2-person games. However, it is a common phenomenon that cooperation always appears as a group behavior. In order to investigate the mechanism of group cooperation, we propose an evolutionary multi-person game model on a regular small-world network based on public goods game theory. Then, to make a comparison of frequency of cooperation among different networks, we carry out simulations on three kinds of networks with the same configuration of average degree: the square lattice, regular small-world network and random regular network. The results of simulation show that the group cooperation will emerge among these three networks when the enhancement factor r exceeds a threshold. Furthermore, time required for full cooperation on regular small-world network is slightly longer than the other networks, which indicates that the compact interactions and random interactions will promote cooperation, while the longer-range links are the obstacles in the emergence of cooperation. In addition, the cooperation would be promoted further by enhancing the random interactions on regular small-world network.     

基于实数BCH码的联合编码阈值新算法

为了解决实数BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)编码的联合信源信道编码系统中阈值选取复杂问题。考虑量化噪声和信道噪声,提出了基于实数BCH解码阈值新算法。比较原有阈值算法与新阈值算法的计算复杂度以及阈值判决性能。该方法以贝叶斯假设检验为理论依据,分别画出只有信道噪声和只有量化噪声时校验子范数平方的直方图,通过直方图选出适当的信道噪声阈值。仿真结果表明信道在不同的转移概率条件下,实数BCH码作为纠错码的阈值新算法的计算复杂度低,阈值判决性能良好。在转移概率是10-4时,采用新阈值算法的信号的峰值信噪比约提高了1 d B。     

人工神经网络学习的代数方法

介绍了具有自环和无自环的神经网络利用 Ｍｏｏｒｓ－Ｐｅｎｒｏｓｅ伪逆的学习方法，分析 了这种方法获得的权重所具有的优点，如权重方均根值最小等．使得网络具有较好与较 均匀的鲁捧性。找到了具有自环和无自环网络在权重方均根最小条件下权重之间的关 系，从而使无自环网络的学习过程与有自环的网络同样简单。通过伪逆方法找到了确定 阈值的优化办法，使网络鲁棒性有不同程度的提高。     

起伏背景噪声下地震波传感器阵列目标检测算法研究

针对起伏背景噪声下传统地震波传感器阵列检测算法虚警概率高、检测概率低的问题,提出一种基于信号相关性的阵列目标检测算法.利用传感器阵列在一个检测周期内接收到的数据建立信号检测矩阵,由检测矩阵列向量之间的相关性标记信号中目标成分的大小,进而引入相关性参数并构建检测统计量,利用信号相关消除时变的环境噪声干扰,有效克服起伏噪声对目标检测结果的影响.推导算法虚警概率与检测门限之间的定量关系,得到一定虚警率下的检测概率.基于计算机仿真和舰船目标实测试验对比本文提出算法与现有方法,结果表明本文算法可以在起伏背景噪声下有效检测出目标,且检测性能优于现有检测算法.     

小世界网络中的公共物品博弈

研究了小世界网络中的公共物品博弈,分析了噪声以及网络节点的异质性对博弈行为的影响．我们发现,网络的小世界特性以及网络中的噪声对博弈过程中合作的涌现起抑制作用,而网络节点的异质性则对博弈过程中合作的涌现起促进作用．我们用平均场理论对得到的数值模拟的结果进行了对比和分析．     

Functional specificity of local synaptic connections in neocortical networks

Neuronal connectivity is fundamental to information processing in the brain. Therefore, understanding the mechanisms of sensory processing requires uncovering how connection patterns between neurons relate to their function. On a coarse scale, long-range projections can preferentially link cortical regions with similar responses to sensory stimuli. But on the local scale, where dendrites and axons overlap substantially, the functional specificity of connections remains unknown. Here we determine synaptic connectivity between nearby layer 2/3 pyramidal neurons in vitro, the response properties of which were first characterized in mouse visual cortex in vivo. We found that connection probability was related to the similarity of visually driven neuronal activity. Neurons with the same preference for oriented stimuli connected at twice the rate of neurons with orthogonal orientation preferences. Neurons responding similarly to naturalistic stimuli formed connections at much higher rates than those with uncorrelated responses. Bidirectional synaptic connections were found more frequently between neuronal pairs with strongly correlated visual responses. Our results reveal the degree of functional specificity of local synaptic connections in the visual cortex, and point to the existence of fine-scale subnetworks dedicated to processing related sensory information.     

Structural Properties of Complex Networks

When complex networks describe a wide range of systems in nature and society,it is increasingly recognized that the topology of real networks are governed by robust organizing principles.Here we discuss the structural metrics such as average path length,clustering coefficient and degree distribution,the main models covering random graphs,small-world and scale-free networks,the interplay between structural properties and the synchronization of complex networks.     

基于信道编码直接判决解调算法的OFDM信道估计

针对Mignone V．和Morello A．提出的正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplex)系统编码直接判决解调CD3(coded decided directed demodulation)信道估计算法在频率选择性信道下估计性能稍差,且对多普勒频移敏感的缺点,提出了两种改进算法。通过引入了LMMSE信道估计器和鲁棒滤波器进行去噪滤波,改进CD3-OFDM系统的信道估计性能。仿真表明,两种改进算法在不增加计算复杂度的情况下,提高了CD3信道估计算法的性能,而且采用鲁棒滤波器后还能增强系统抗多普勒频移影响的能力。     

基于Otsu准则的TDCS自适应判决门限算法

提出了一种基于Otsu准则的TDCS自适应门限选择方案,该方法首先对信道感知的频谱幅值进行灰度映射,然后利用Otsu准则将频谱灰度分为背景噪声和干扰2类,同时确定出最佳的分类阈值作为TDCS剔除干扰的判决门限。该方法能够根据对信道的感知结果动态地搜索最佳判决门限,具有很强的自适应能力。仿真结果表明:文中所提方法在信道背景噪声变化时表现出比传统方法优异的性能,尤其是当背景噪声升高到一定程度时,传统固定门限值方法的通信系统将不能正常工作,而文中所提方法还具有良好的通信性能。     

基于编码与信噪一体化的窃听信道模型研究

提出一种LDPC编码与信号噪声一体化联合设计建立窃听信道模型的方法,以保证信息的安全传输. 在LDPC编码的设计中加入了扰码,给出了扰码矩阵的设计方法;在保证合法用户具有较高可靠性的前提下,采用信号噪声一体化设计恶化窃听者信道,建立了最小化保密中断概率模型,并给出了简化算法. 仿真结果表明,经过扰码的LDPC编码具有相对较小的安全间隔. 在保证合法用户具有10-5误比特率的前提下,信噪一体化设计可实现窃听端较低的保密中断概率,使窃听端的信息误比特率以极大的概率保持在0.5.      

一种用于数字电视地面广播的编码调制方案

为提高数字电视地面广播(DTTB)系统的传输性能,在传统的串行级联编码结构中,引入Turbo码的思想,同时结合16QAM映射和多载波正交频分复用(OFDM)调制,构造了一种新的并行级联格型码(PCTC)作为内码方案.在接收端采用基于MAX-LOG-MAP准则的"滑动窗"迭代Turbo译码算法,以达到性能和复杂度的折衷并避免了归零处理.在加性高斯白噪声信道下的误码率性能仿真证明:在视觉门限下该方案所需的比特信噪比Eb/No仅为3.4 dB,比参考方案有约1.8dB的增益.在此场强水平下,该系统可提供净信息速率约为12.5Mb/s的可靠视频广播.     

犯罪组织结构的社会网络分析

为弥补由于实际数据缺乏而导致的犯罪组织研究所具有的局限性,采用网络建模的方法研究了不同类型犯罪组织的结构特性。基于复杂网络建模的方法建立了具有无标度特征、小世界特征和层次特征的犯罪组织网络,采用社会网络分析中的中心度方法识别组织中的关键成员,并利用网络成员间的连接性和移除一定数量成员后的网络密度变化值分别考察了不同犯罪组织结构的运行效率和安全性。结果表明:在无标度网络和层次结构网络的犯罪组织中,核心成员均可以在较短的时间内将信息传遍至整个组织,因此这2种组织结构相对于小世界网络具有较高的运行效率。在安全性方面,由于小世界网络的犯罪组织中的内部成员间具有较大的平均距离,因而成员间不易被孤立,组织的安全性较高,而无标度网络和层次结构网络的组织安全性则较差。因此,在打击犯罪组织的活动中应针对不同类型的犯罪组织结构制定合理的策略方能取得较好的效果。     

小世界网络中的相分离和超大磁电阻效应

由于自旋、轨道、电荷和晶格的关联作用,具有超大磁电阻效应的锰氧化物表现出自发的相分离特征和复杂网络的输运特性.小世界网络是介于规则网络与无规网络之间的一种新的网络构形,它能够很好地描述锰氧化物的相分离特征.我们运用蒙特卡罗方法研究了基于小世界网络的一维伊辛自旋链中的磁输运性质,发现小世界关联会导致自发的长程序.随着小世界长程作用的增强,铁磁相的区域扩大,同时体系的磁性相变温度升高.相应的电阻网络模拟显示,在铁磁—顺磁转变温度附近,磁电阻效应有了很大的提高,很好地解释了锰氧化物中的相分离现象与超大磁电阻效应.     

Nakagami-m信道下认知中继网络的中断概率上界闭式解模型

为更准确地反映和评估无线信道衰落指数对认知中继网络中断性能的影响,提出了认知用户在Nakagami-m信道模型下的中断概率上界闭式解模型.首先在Nakagami-m信道模型下,对认知中继网络频谱重叠共享和最佳中继选择准则的联合约束限制进行分析,再利用分部积分推导出认知用户接收机信噪比的概率密度函数和累积分布函数,进而对概率密度函数进行条件积分,根据蕴合法则即事件概率不等式得出其中断概率上界闭式解模型.仿真结果表明:相比传统的瑞利信道模型,Nakagami-m信道模型下的中断概率闭式解能够反映信道衰落指数大于1时的系统中断性能,从而更准确地反映了实际信道衰落情况对认知中继网络的影响;此外,由于该闭式解模型考虑了主用户干扰限制条件,限制了认知用户的实际发射功率,因而降低了系统的中断概率.     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.     

一种IP/DWDM光因特网中的路由选择机制

研究了一种资源约束最短路径优先 (RCSPF ,Resource ConstrainedShortestPathFirst)路由选择机制·这种机制可以用于扩展以通用多协议标记交换GMPLS为基础的IP/DWDM光因特网控制平面·借助光网络设备的可编程功能 ,在现有开放最短路径优先OSPF协议基础上 ,增加基于资源的路由约束条件 ,在一定程度上减少发生网络拥塞的可能性·另外 ,由于采用源路由以及在选路由过程中采用资源预分配机制 ,因此增强了对GMPLS信令系统的支持·同时 ,为了解决在资源不足情况下造成的信道分配失败问题进一步提出了相对路由的概念 ,使IP/DWDM光因特网在大幅增加带宽容量的同...     

网络上局部行为反应对爆发阈值的影响

利用微观马氏链近似方法研究了社会网络上基于局部信息的行为反应对疾病传播的影响。根据微分方程的稳定性理论,得到了爆发阈值与行为反应参数的依赖关系;结合同质小世界网络上的随机模拟,发现在网络结构不变的情况下个体的行为反应对疾病控制有一定的作用。     

基于脉冲耦合神经网络模型的混合噪声滤除

脉冲耦合神经网络模型是一种仿生系统，它模拟了猫猴的视觉神经系统，受到广泛研究并已应用于图像处理的各个领域。针对现有脉冲耦合神经网络模型的缺陷设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称为L&A-PCNN，并应用于混合噪声去除领域。进一步扩充了PCNN模型的应用领域，并提高了处理图像的性能。以改进后的模型为基础，通过数学推理和实验获得模型关键参数的最优设置方法和范围。将L&A-PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点混合噪声进行修复，仿真实验结果证明在去噪性能上使用L&A-PCNN的算法比现有算法有5%-30%的提高。