Levy噪声和自突触作用下神经元系统中反随机共振现象研究

• 作 者: 赵越
• 机 构: 太原理工大学
• 出 处: 太原理工大学
• 发表日期: 2020年12期
• 关键词: 神经元系统

神经元是神经系统内活动的基本单位，对神经系统信息处理和传递有着至关重要的作用。噪声是神经系统中最大的随机因素，当神经元受到周围噪声的影响后，神经元的放电模式也会发生变化。目前，有大量关于噪声诱导的随机共振和相干共振的研究，本文研究的是与前者不同的噪声对神经元放电的抑制效果，也就是反随机共振。基于Hodgkin-Huxley(HH)神经元模型，深入研究了噪声及自突触对神经元和神经网络放电活动的影响，主要内容和结论如下，
　　1.系统研究了由Levy噪声引起的单神经元反随机共振现象。研究发现，在Levy噪声的影响下，Levy噪声的特征指数和尺度参数可以使平均放电率达到最小值。结果表明，当输入电流强度达到临界阈值时，Levy噪声会引起反随机共振。此外，为了进一步证明Levy噪声可以产生反随机共振，本文还利用峰峰间期直方图研究了电压放电模式。最后，发现随着Levy噪声特征指数和尺度参数的增加，峰峰间期的总个数先减小后增大，这意味着反随机共振的出现。
　　2.研究了在不同输入电流类型下，由电自突触和化学自突触驱动的神经元放电的反随机共振。引入随机HH模型和平均放电率的概念，利用神经元放电时间历程图和峰峰间期直方图来衡量反随机共振的程度。结果发现，无论是电自突触还是化学自突触，神经元的放电尖峰均随延迟时间的延长先减小后增大。此外，发现平均放电率曲线有几个极小值，称为多重反随机共振。此外，还发现，当延迟时间在一定范围内时，神经元的活动可以通过自突触电流来调节。同时，噪声强度和自突触电流强度可增强神经元的放电活动。因此，我们的研究表明，自突触可以调节和控制神经元的放电活动，诱导多反随机共振现象。
　　3.研究了Levy噪声对神经元网络中神经元放电的影响，在整个网络中，随特征指数和尺度参数变化的平均放电率曲线存在一个最小值，即反随机共振现象。随着自突触电流强度和耦合系数的增加，神经元放电的反随机共振抑制作用减弱。另外，在Levy噪声的激励下，随着耦合强度的增加，神经网络的神经元放电变得更加强烈和规律。