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小世界神经元网络的同步跟随机共振

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毕业论文范文题目：小世界神经元网络的同步跟随机共振，论文范文关键词：小世界神经元网络的同步跟随机共振
小世界神经元网络的同步跟随机共振毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：神经生物学是研究人跟动物的神经体系的科学,当初已经成为生命科学中发展最为敏捷的前沿科学之一。而神经体系是生物体的调节体系,神经体系感触机体外界、内部的信息变更,整合、加工并对感到到的信息进行反应。神经体系的这一系列功能的实现,是通过神经放电脉冲来实现的。20世纪50年代,Hodgkin跟Huxley提出了有名的HodgkinHuxley(HH)模型,HH模型以及后来提出的Hindmarsh-Rose(HR)模型,McCullosh-Pitts(MP)模型,FitzHugh-Nagumo(FN)模型等,都能比较成功地表述神经放（略..）电的电化学机制。复杂网络是近年来国内外研究得比较热的一门学科,波及面广泛。今天对它的研究正从数学跟工程技巧科学浸透到社会科学、物理学、以及医学生物学等众多不同的学科。目前,神经生理学跟复杂网络的研究成果表明:人脑实在的生物神经网络体系是小世界网络构造,所以本文以反应神经元放电的神经元模型作为节点构造了小世界连接的生物神经网络,在改变网络拓扑构造的情况下,研究小世界神经元网络的同步跟随机共振景象。本文重要实现了如下工作:(1)小世界神经元网络随机共振的研究本文对以FN神经元模型为节点构造的WS小世界耦合网络进（本文此处忽略..）行仿真,在神经元网络的输入中引入噪声,模仿生物感到体系中检测幽微信号的随机共振。研究成果表明:小世界神经元网络中存在着噪声优化体系检测机能的随机共振景象,然而最优的信噪比却随外部信号的性质以及小世界拓扑构造改变而变更。外部噪声的性质重要指外加刺激的频率,高斯白噪声的噪声强度等;小世界网络的拓扑构造重要取决于耦合强度、连接度跟重连概率。必定范畴大小的耦合强度、连接度跟重连概率都能有效的加强小世界神经元网络的随机共振。通过对神经体系中随机共振景象的仿真研究,摸索噪声在神经体系中的有利作用。其意思在于:对神（本文此处忽略..）经体系中随机共振的研究将使咱们改变从前对噪声的见解,从而可能为信号检测提供新的观点跟方法,同时也促进人们在信息处理中从新意识噪声的作用。(2)小世界神经元网络同步的研究本文对以HH神经元、HR神经元、MP神经元模型为节点构造的WS小世界耦合网络进行仿真,研究成果表明:跟侧重连概率p增加,以及噪声强度D的增大,小世界神经元网络能疾速达到同步;神经元之间的耦合可帮助神经网络同步;临界耦合强度ε_c跟耦合强度ε之间的定性关联为:跟着耦合强度ε的增大,临界耦合强度ε_c也增大。临界耦合强度ε_c与连接度k之间的定性（文章此处忽略..）关联为:跟着连接度k的增大,临界耦合强度也越大;临界耦合强度ε_c与网络标准的倒数1/N之间成指数降落的关联,跟着网络标准的增大,所须要的耦合强度也越大,实现同步更加艰苦;临界耦合强度ε_c与重连概率p之间的定性关联为:跟侧重连概率p的增大,临界耦合强度也越大。生物神经网络中的同步振荡问题本质上是一个非线性振子之间的耦合跟相位锁定问题。同步很可能是神经体系编码信息的时空表示情势,被认为是记忆的基本。因此对事实性神经网络的研究将有助于咱们揭开脑工作原理的奇妙。

以上为本篇毕业论文范文小世界神经元网络的同步跟随机共振的介绍部分。

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