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1、研究者們認(rèn)為,大腦工作在自組織臨界態(tài)(SOC)。其主要特征表現(xiàn)在放電神經(jīng)元的雪崩規(guī)模分布呈現(xiàn)冪律分布。一些理論和實(shí)驗(yàn)還表明,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)具有小世界網(wǎng)絡(luò)的特性。本文中,我們用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法研究大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中的自組織臨界性。
本文第一章介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的起源、基本的網(wǎng)絡(luò)模型、自組織臨界性概念以及在大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中自組織臨界性的特征。
在第二章中,我們?cè)谇叭硕S方格子模型的基礎(chǔ)上,假設(shè)神經(jīng)元之間以WS小世界網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?/p>
2、關(guān)系相連,增大網(wǎng)絡(luò)的平均度為8和16,選用上下固定左右周期性的邊界條件,采用整合-放電機(jī)制來(lái)描寫神經(jīng)元的活動(dòng)??紤]神經(jīng)元活動(dòng)的三個(gè)特征:閾值放電、神經(jīng)元的不應(yīng)期和突觸重連。根據(jù)實(shí)驗(yàn)提示,我們的模型還引入神經(jīng)元放電閾值的差異性及神經(jīng)元放電快過(guò)程和突觸重連慢過(guò)程這兩個(gè)時(shí)間尺度的競(jìng)爭(zhēng)。對(duì)于小世界網(wǎng)絡(luò)不同的斷邊重連概率(0.3-0.9),以及較大的突觸重連周期范圍(1,105),神經(jīng)元放電的雪崩規(guī)模分布呈現(xiàn)冪律分布。我們的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型再現(xiàn)了自
3、組織臨界性,而且我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)元放電閾值的差異性有利于產(chǎn)生自組織臨界性;突觸重連周期越長(zhǎng),越有利于產(chǎn)生自組織臨界性。這為我們進(jìn)一步探討大腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)提供了新的途徑。
第三章中,我們?cè)贙arbowski和He等人研究的啟發(fā)下,建立了一個(gè)按距離衰減概率加邊的二維(2D)小世界神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。從一個(gè)二維方格子出發(fā),按節(jié)點(diǎn)間距離衰減概率加邊的方法構(gòu)成小世界網(wǎng)絡(luò)。加邊概率為,其中是任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)和之間的幾何距離, 是衰減指數(shù),加邊過(guò)程在
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