神经网络的动力学行为与信息处理

从一个神圣神经元模型出发，研究了由１０００个神经元组成的网络中神经元动作电位发放的动力学特性。由神经元动作电位发放的动态时间一空间图形和时间间隔序列，我们发现在周期性外刺激下网络动力学行为表现出复杂的时空结构。     

噪声诱导下单热敏神经元信号检测

利用热敏神经元动作电位发放图、ISI分叉图、功率谱密度(PSD)等,系统地研究了单热敏神经元在噪声诱导下的随机共振现象.通过对比分析发现分岔周期数为1或者2的情况下,存在一最优输入信号频率fopt,使得神经元输出信噪比(rSNR)最高.不同噪声强度D下,热敏神经元对输人信号检测能力各异,低噪声强度下检测能力较好.     

随机共振神经元利用噪声辅助进行信号传输特性分析

根据生物神经元是利用噪声通过随机共振机制进行信息处理的现象,以阀值神经元为例,采用香农第二定理,分析了双极性信号和白噪声通过由多个神经元串联或并联组成的系统的输出情况,从品质因数、传输长度等角度对多个神经元串联系统的输出特性随噪声强度变化进行了分析．实验结果表明：系统存在随机共振现象,即存在最优的噪声量可以最大限度地增强信息传输;串联时传输信息量随级数的增大而减小,并联时正好相反;噪声的分布形式只影响共振效应的强弱,而不影响系统的随机共振特性;均匀白噪声比高斯白噪声有更强的共振效应．从而说明了噪声对信息传输的积极作用．     

电压门控钠离子通道:律动生命乐章的主音符

生命个体传递神经冲动时扩布的电位变化过程以动作电位发放形式为特质表征.电压门控钠离子通道 (voltage-gated sodium channels,VGSCs)是形成动作电位的核心蛋白构件,在细胞的电兴奋产生和律动中起主角作用.VGSCs决定神经元细胞的兴奋性以及从突触输入到轴突输出的信号传导过程.VGSCs也是众...     

信号噪声下整合发放神经元模型的随机共振

文章基于整合发放神经元模型,研究了信号噪声与背景噪声共同作用下神经元系统的随机共振现象。利用随机平均法推导出了神经元系统的输出幅值增益精确表达式,并考察了背景噪声、信号噪声相关时间和信号噪声与背景噪声两噪声的关联强度对神经元系统输出幅值增益的影响。通过数值模拟发现,当背景噪声较弱时,神经元系统有明显的随机共振现象;当信号噪声自相关时间较短及背景噪声与信号噪声间两噪声间关联强度较小时,神经元系统也会出现随机共振现象。     

映射神经元前馈环网络基元中的随机共振和相干共振

采用映射神经元模型,通过数值模拟方法研究了由3个神经元组成的前馈环（Feed—Forward—Loop,FFL）网络基元中噪声对体系非线性动力学行为的影响．由3个神经元组成的前馈环网络基元,因神经元本身分为兴奋和抑制两种类型,共有8种不同的形式．通过对不同类型前馈环网络基元的数值模拟,在多种类型的前馈环中发现了随机共振及相干共振现象．在对不同前馈类型及不同耦合强度下的结果进行比较后,发现不同的前馈形式及耦合强度对体系的动力学行为有着非常重要的影响．     

随机延时Hodgkin-Huxley神经网络的同步与联想记忆

基于神经系统微观生理结构,给出具有空间分布随机延时的神经元间耦合,而这种随机延时描述峰电位从突触前神经元到突触后神经元在轴突上传播所需要的时间．记忆由时空发放的神经元集群表达．通过加入并改变噪声的强度,研究了噪声对Hodgkin—Huxley（HH）神经元网络系统联想记忆的作用,在噪声涨落的作用下,系统取得了对不完整输入的记忆恢复,得到与熟知的随机共振完全一致的结果．     

成年斑胸草雀弓状皮质栎核投射神经元电生理特性的性别差异

利用离体脑片膜片钳技术检测RA投射神经元电生理活动的主动和被动特性，对其性别差异进行探讨.结果发现鸣禽RA投射神经元电生理特性在发放频率和诱发动作电位幅值方面存在明显的性别差异.     

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。     

基于短时程突触可塑性的随机Hodgkin-Huxely神经元网络

根据神经元囊泡释放与离子通道随机切换的生理学机制,给出一个基于短时程突触可塑性的随机HH神经元网络模型,并讨论了通道噪声与突触噪声对网络发放行为的效应,以及易化与抑制对突触效能的影响.     

Stable propagation of synchronous spiking in cortical neural networks

The classical view of neural coding has emphasized the importance of information carried by the rate at which neurons discharge action potentials. More recent proposals that information may be carried by precise spike timing have been challenged by the assumption that these neurons operate in a noisy fashion--presumably reflecting fluctuations in synaptic input and, thus, incapable of transmitting signals with millisecond fidelity. Here we show that precisely synchronized action potentials can propagate within a model of cortical network activity that recapitulates many of the features of biological systems. An attractor, yielding a stable spiking precision in the (sub)millisecond range, governs the dynamics of synchronization. Our results indicate that a combinatorial neural code, based on rapid associations of groups of neurons co-ordinating their activity at the single spike level, is possible within a cortical-like network.     

基底神经节的尖峰神经元网络模型及其在机器人中的应用

为提高机器人智能,建立了基底神经节行为选择的尖峰神经元网络模型,并通过仿真实验验证了其选择性能。将该行为选择模型嵌入基于行为的机器人控制体系结构中,并用来控制实际机器人。实验结果证实了在基底神经节行为选择模块的作用下,机器人能够选择执行正确的行为。     

广义Rulkov模型的分支分析

一类二维迭代系统表现出与某些神经元膜电位变化规律相似的动力学行为.该迭代系统包含一个快变量和一个慢变量,其中快变量子系统可能包含两类吸引子:稳定不动点(模拟静息态)和混沌吸引子(模拟激发态).快变量子系统与慢变量子系统联立产生出混沌脉冲现象.通过对广义Rulkov迭代系统的分支分析证明了它可以模拟膜电位变化,并揭示出这种混沌脉冲现象是如何产生的.     

椒盐噪声下图像原始直方图的估计

图示了椒盐噪声下图像直方图的行为,分析了原始图像直方图同噪声图像直方图之间的关系,以便由噪声图像的直方图导出原始图像的直方图.     

排球扣球动作的三维手势重建系统设计

为了精确、快速、低成本地获得运动员的排球扣球动作三维手势模型并对其进行数字化模拟,需要对排球扣球动作的三维手势进行重建系统设计。传统的基于多台Kinect的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先使用两台Kinect分别采集运动员排球扣球动作二维手势图像的点云数据,通过标定得到两台Kinect采集到的排球扣球动作二维手势图像姿态关系;然后基于标定结果,使用迭代最近点算法对两部分排球扣球动作三维手势图像的点云数据进行配准得到完整的排球扣球动作三维模型。存在重建成本高,噪声干扰严重导致重建系统失真严重的问题。为了降低噪声干扰,提高重建精确度,降低成本,提出一种基于立体视觉的排球扣球动作三维手势重建系统设计方法,首先通过传感器或摄像机等设备获取排球扣球动作二维手势图像,并对其进行平滑去噪;然后采用基于2D平面标靶的标定原理,建立摄像机成像的排球扣球动作三维手势图像几何模型并获得其参数;最后利用双目立体视觉算法实现对排球扣球动作三维手势图像的特征提取与匹配,完成三维手势重建。实验结果分析证明,所提方法可以提高排球扣球动作三维手势重建效率,提高重建精确度,降低噪声影响,具有更加广泛的使用价值。     

Spatio-temporal correlations and visual signalling in a complete neuronal population

Statistical dependencies in the responses of sensory neurons govern both the amount of stimulus information conveyed and the means by which downstream neurons can extract it. Although a variety of measurements indicate the existence of such dependencies, their origin and importance for neural coding are poorly understood. Here we analyse the functional significance of correlated firing in a complete population of macaque parasol retinal ganglion cells using a model of multi-neuron spike responses. The model, with parameters fit directly to physiological data, simultaneously captures both the stimulus dependence and detailed spatio-temporal correlations in population responses, and provides two insights into the structure of the neural code. First, neural encoding at the population level is less noisy than one would expect from the variability of individual neurons: spike times are more precise, and can be predicted more accurately when the spiking of neighbouring neurons is taken into account. Second, correlations provide additional sensory information: optimal, model-based decoding that exploits the response correlation structure extracts 20% more information about the visual scene than decoding under the assumption of independence, and preserves 40% more visual information than optimal linear decoding. This model-based approach reveals the role of correlated activity in the retinal coding of visual stimuli, and provides a general framework for understanding the importance of correlated activity in populations of neurons.     

哈肯灯塔模型的一个改进

灯塔模型(lighthouse model)是哈肯用来刻画神经元电活动特性的简单模型.根据离子在神经元细胞膜的扩散的特点,本文在灯塔模型中引入了电位的自发衰减过程.改进后的灯塔模型描述的神经元的发放频率和神经元同步发放频率更好地符合实际情况.     

胃复安增强大鼠胃肠肌电活动机制的探讨

给２０只Ｗｉｓｔａｒ大鼠胃窦和十二指肠浆膜面埋置不锈钢针形双极电极，以观察胃复安增强胃肠肌电活动的机制。结果发现：阻断胆碱能Ｍ受体后，胃复安增强胃窦肌电及十二指肠不规律锋电活动的作用消失；切除迷走神经后，胃复安对胃肠肌电活动的作用仍未消除；消炎痛可加强胃电高活动相，阻断胃复安对十二指肠规律锋电活动的加强作用，但对不规律锋活动的增强无影响。提示：胃复安增强胃窦肌电话动直接经外周胆碱能Ｍ受体发挥作用，     

An aperiodic phenomenon of the unscented Kalman filter in filtering noisy chaotic signals

A non-periodic oscillatory behavior of the unscented Kalman filter (UKF) when used to filter noisy contaminated chaotic signals is reported. We show both theoretically and experimentally that the gain of the UKF may not converge or diverge but oscillate aperiodically. More precisely, when a nonlinear system is periodic, the Kalman gain and error covariance of the UKF converge to zero. However, when the system being considered is chaotic, the Kalman gain either converges to a fixed point with a magnitude larger than zero or oscillates aperiodically.