大鼠初级视皮层整合野朝向信息调制的混沌性研究

整合野朝向信息调制作用下神经元响应信号具有混沌性,目前并不清楚混沌响应特性对信息处理的作用。以大鼠为研究对象,通过胞外电极记录信号的方式获取初级视皮层(V1区)神经元的动作电位信号,利用最大李雅普诺夫指数描述响应信号的非线性混沌状态,通过递归图算法计算随混沌状态变化的动力学信息量,分析神经元在整合野朝向信息调制下混沌性的变化对神经元信息表达的影响。结果发现整合野的调制增强了神经元响应信号的混沌性,有助于神经元用相对较少的发放传递等量的信息,或用同样的发放传递相对较多的信息,从而提高视觉系统处理信息的能力。     

电场对中间神经元亚线性树突整合的调制作用

中间神经元的树突形态大多呈现出空间对称性分布,使得电场在其胞体附近引起的膜电位极化作用微弱,因此大多数研究认为电场对中间神经元难以产生调制作用.然而,电场在中间神经元末端的树突棘位置能够诱发较强的膜电压极化效应,远端的树突极化是否以及如何影响中间神经元的树突整合特性尚不十分清楚.为此本文针对分散和集中空间分布的AMPA类型突触输入,研究了电场对中间神经元全局和局部亚线性树突整合特性的调制作用.为了描述电场作用下树突对AMPA突触输入积分的潜在规律,首先建立了描述中间神经元输入-输出关系的简化电路模型,此模型具有多个被动树突分支且以不均匀细胞外膜电势表征电场诱发的极化效应;其次,基于奇异摄动理论分析了电场调节下的亚线性树突整合的动力学特性,推导出了可描述局部和全局树突整合的阈下输入-输出关系的渐近解析表达式.理论分析结果表明,电场通过改变AMPA突触输入的驱动力调节中间神经元局部以及全局亚线性树突整合特性,调制效应依赖于电场对远端树突的极化程度.相比于局部树突整合,电场对全局树突整合调制更敏感.最后,利用电场作用下具有真实树突形态的海马CA1区中间神经元模型仿真验证了理论分析结果.     

自突触对HH神经元正弦信号响应的调节

自突触是神经系统中的一类特殊的突触,连接神经元与其自身,也构成了神经系统中最短的信号反馈回路。神经元对外界信号的整合和响应受到自突触调节,有着重要的生理意义和丰富的动力学现象。基于计算模型方法,本文研究了自突触对Hodgkin-Huxley神经元响应外界信号的调节行为。无自突触作用条件下,神经元对不同阈值上正弦信号刺激产生不同锁模形式的动作电位响应,而对阈值下信号需在噪声背景下才能随机响应动作电位。自突触作用的加入,神经元对阈值上正弦信号的响应会被调制,锁模行为发生改变。同时也会出现一些不随自突触变化的刺激信号频段。另外,自突触也能够增强神经元对阈下信号的探测能力,随着突触作用延迟时间增加,神经元的响应会出现自突触诱导的共振现象。     

分形高斯噪声驱动的神经元反馈模型中的随机共振现象

基于脑神经科学中的长程相关性和谱幂律形态的普遍性,使用分形高斯噪声建立了一类非线性神经元随机模型,研究了分形高斯噪声在非线性神经元模型中的增强信息传输作用。主要研究一般的反馈神经元模型中,加性分形高斯噪声诱导阈上随机共振现象发生的条件,满足一定条件的噪声强度和系统的Lipschitz条件的随机动力系统可发生阈下随机共振或阈上随机共振现象。理论和模拟结果都显示受分形高斯噪声激励的非线性神经元系统在二值输入的状态下互信息随着噪声强度的变化会达到最大值,并出现单峰状态,从而产生阈下随机共振和阈上随机共振现象。随机共振的现象发生与分形高斯噪声的Hurst指数有关。通过模拟,验证了分形高斯噪声可以增强神经元的信息传输作用。     

同质TCP流的多重分形特性分析

采用基于小波变换模极大值的多重分形分析方法,讨论了大、小时间尺度下的结构函数和多重分形谱的特点。依据实例研究了不同时间下的同质TCP流(W eb)分别在大、小时间尺度下的分形特点;通过对不同协议的同质TCP流的协议本质及拥塞机制的分析,推断其所表现的多重分形谱特点与百分比的相关性;对同一TCP流中不同协议组成的分析,得到TCP总量与分量的多重分形谱特点以及与同质程度的关系。     

金融时间序列的多重分形类型的确定

为了探索股票时间序列的无标度性,利用多重分形消除趋势涨落分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛股票指数(WMT)日收盘价.结果表明沃尔玛股票指数日收盘价的变化具有多重分形的特性.然后,随机打乱时间序列的次序,用MF-DFA方法分析打乱序列的多重分形性质,得出沃尔玛股票指数的多重分形主要是由概率密度函数产生的,分布多重分形占主导地位.比较原始序列和打乱序列的多重分形性质,得出打乱序列的多重分形性弱于原始序列的多重分形性.     

同步12导联ECG的多重分形分布

同步12导联ECG各个导联之间存在着多重分形奇异谱分布．人的ECG多重分形奇异谱面积12导均值由人体神经自律控制，反映的是人体的神经控制强弱，而不是心脏本身的病变程度；心脏本身的生理病理活动对ECG多重分形奇异谱面积12导均值起着一种调制作用．导联的多重分形奇异谱面积分布参量指标可以用来指征冠心病．     

基于多重分形降趋算法与改进的K均值聚类滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出采用多重分形降趋算法计算多重分形谱参数作为特征参数,对比分析了多重分形降趋波动分析法及多重分形降趋移动平均法提取轴承故障特征的优劣性.并提出改进的K均值聚类分析对多重分形降趋算法提取的特征参数进行分类,从而实现轴承故障诊断的目的.运用滚动轴承公开数据对方法进行验证,提取时域特征与多重分形谱参数进行对比分析,并对两种多重分形降趋算法的效果进行对比分析,验证了多重分形降趋波动分析法与改进K均值聚类相结合对轴承故障诊断的有效性,为轴承故障诊断方法提供了一种新的尝试.      

OFDM信号的多重分形谱特征盲识别算法

针对非合作通信条件下的调制方式识别问题,提出了一种正交频分复用(OFDM)信号的多重分形谱特征盲识别算法.该算法首先提取通信信号多重分形谱最大值对应的奇异性指数以及通信解析信号平方处理后经两次傅里叶变换的幅频信号的多重分形谱跨度作为信号特征参数,然后通过多层决策树分类器完成对OFDM信号和单载波信号的识别.该算法提取的...     

酒鬼酒股票收益率序列的多重分形特征

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究湘西酒鬼酒上市公司股票收益率的多重分形特征可知,股票收益率序列在不同尺度上均具有多重分形特征,验证了分形市场的假说.进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对不同时间尺度上多重分形特征的动力原因进行分析可知,在小时间尺度上长期持续性占主导作用,而大时间尺度上尖峰胖尾与长期持续性共同作用导致多重分形特征的产生.     

基于多重分形的混凝土重力坝水平位移波动分析

为了更好地掌握大坝变形的长期行为和演变规律,在考虑位移与环境量相关性的前提下,将多重分形理论应用到大坝变形实测数据分析中。以某混凝土重力坝的变形分析为例,利用多尺度滑动时间窗消除由传统多重分形子区间划分产生的伪波动,通过多重分形去趋势相关性分析法(MF-DCCA)刻画位移与环境量相关性的多重分形特征,进一步利用多重分形非对称去趋势相关性分析法(MF-A-DCCA)分别对位移原序列、正趋势、负趋势进行波动性、非对称性和长程相关性分析,从位移整体波动和局部趋势两个层面描述了位移在环境量影响下的多重分形特征。分析结果表明,坝体变形性态较好,且位移多重分形特征受环境量影响明显,其中库水位的变化是导致该混凝土重力坝水平位移多重分形特征的主要原因。     

不同思维模式下的脑电奇异谱分析

人脑是极为复杂的系统,脑电(EEG)是脑内大量神经元电活动合作与竞争的综合反映,由局部和非局部频率分量构成,这些局部分量与特殊的内在神经网络状态紧密相关,在宏观上反映了脑的机能状态.脑电信号的非线性分析是近年出现的一种脑电分析方法,它反映了大脑处理信息活动的有序程度,为研究大脑高级认知活动提供了新的思路.越来越多的研究表明,传统的非线性动力学方法采用单一的参数不能充份描述脑电信号的复杂行为,多重分形用一个谱函数从不同层次描述了分形体的整体生长特征,采用多重分形方法描述系统的非线性动力学行为能够得到更多的信息.本文对不同思维模式下脑电的多重分形特性进行分析,发现EEG的奇异谱在不同的思维状态下具有差异.进一步对这种差异进行统计分析表明大脑思维的EEG多重分形特性受到人脑的思维方式的影响,EEG多重分形奇异谱强度分布反映了大脑思维模式的差异.     

煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征

利用固定质量法对煤岩电磁辐射多重分形维数进行了计算，电磁辐射强度序列具有多重分形的特征。电磁辐射多重分形Dq*q曲线的陡峭程度反映了其数据的波动程度，并用分形维数ΔDq指标来表达这种波动规律。通过对现场测试的煤岩电磁辐射序列的分析，其多重分形维数指标与煤与瓦斯突出灾害危险程度有较好的一致性，为电磁辐射预测预报煤与瓦斯突出提供了一种分析手段。     

次生晕多元素含量分布的多重分形特征——以山东上庄金矿为例

利用山东上庄金矿次生晕多元素含量数据集,应用多重分形原理,采用统计矩估计方法,计算了多重分形谱f(α)的跨度与对称性和差值Δα及广义维差值ΔD、Dmin-D0、D0-Dmax等特征参数,解析了不同元素含量分布的奇异性和非均质性.结果表明:元素分布均具有显著的多重分形特征,其谱函数形态为钩状.其中,Au的奇异性较其它元素强,这种模式更利于成矿;不同元素的多重分形谱函数形态差异特征,对区域成矿潜力的研究将具有一定的指示作用.     

五大连池老黑山西部熔岩流张裂的多重分形分析

分形与多重分形理论不断兴起与发展,在此背景下,本文应用q阶矩结构分割函数法对我国休眠活火山之一的老黑山西部熔岩流张裂进行了分析,通过多重分形谱曲线,并结合Δα、Δf两个重要的多重分形谱曲线参数,得出Δα=3.736,不接近0点,同时多重分形谱离差Δf〉0,熔岩流张裂分布相对密集具有强烈的多重分形特性.为今后定量化研究熔岩流张裂提供了一条新的途径与方法.     

基于网络信息流的自适应MWM模型研究

多重分形小波模型(MWM)可以用于网络流量非严格自相似性的分析,但现有MWM及改进模型大多不能保证各个尺度下尺度系数的边缘分布都能拟合业务流数据,当边缘分布与源数据的统计特性有较大差异时,得到的排队分析结果也将出现较大差异.针对传统多重分形小波模型存在的缺陷,在分析实际视频流量多分辨率性能的基础上,提出了参数可调的自适应多重分形小波模型.该模型的改进之处在于它能够根据实际情况实时地调整小波参数和乘性系数,更好地适应实际网络流量的特性.对新模型的仿真流进行了尺度函数和多重分形谱的分析,结果证明了新模型的准确性.     

多重分形表面的吸附模型

讨论了吸附剂表面的多重分形特征并进行了描述,并在分形吸附模型的基础上提出了多重分形吸附模型,对其进行了分析、讨论。多重分形吸附模型能很好的解释压力区间不同,测得分维值不同的原因,并更具普适意义。     

基于WL-MF海面弱目标检测算法

为有效检测海杂波背景下的弱目标,研究一种基于小波领袖多重分形(WL-MF)分析的目标检测方法.该方法采用小波领袖法分析海杂波的多重分形特性,利用海杂波与目标的多重分形参数差异实现目标检测.采用IPIX雷达实测海杂波数据对该方法进行验证,结果表明:尺度函数与多重分形谱在不同海情下对海杂波和目标均具有良好的区分能力,且与传统的多重分形去势波动分析法相比,WL-MF计算量小,更便于检测.     

气温变化时间序列的复杂性分析

给出了离散时间序列多重分形除趋势涨落分析方法和霍尔德指数的计算方法,并用它们研究了气温时间序列.通过分析气温时间序列,发现气温时间序列具有多重分形性的复杂特征.最后,说明气温时间序列的变化对其霍尔德指数的影响及其重要意义.     

煤与瓦斯突出电磁辐射多重分形特征研究

利用煤岩变形破裂电磁辐射可以用来预测、预报煤与瓦斯突出、冲击矿压等煤岩动力灾害。利用固定质量法对煤岩电磁辐射多重分形维数进行了计算,电磁辐射强度序列具有多重分形的特征。电磁辐射多重分形 D_(q-q)曲线的陡峭程度反映了其数据的波动程度,并用△D_q指标来表达这种波动规律。通过对现场测试的煤岩电磁辐射序列的分析,其多重分形维数指标与煤与瓦斯突出灾害危险程度有较好的一致性,为电磁辐射预测预报煤与瓦斯突出提供了一种分析手段。