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分形高斯噪声驱动的神经元反馈模型中的随机共振现象
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O175.1

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国家自然科学基金(11772241)


Stochastic Resonance in Feedback Neural Model Driven by Fractional Gaussian Noise
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    摘要:

    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。

    Abstract:

    Aimed at the problems that the universal phenomenon exists in longrange correlation and the spectrum of power law exists in brain science, this paper establishes a class of stochastic nonlinear model, and explores the stochastic resonance effect of fractional Gaussian noise in nonlinear neurons model. In addition, the paper also proves a sufficient condition for subthreshold stochastic resonance in cerebral neuronal ion channel with fractional Gaussian noise (fGn), and so long as the stochastic dynamics satisfing Lipschitz conditions, can somewhat noise intensity guarantee occurrence of subthreshold stochastic resonance (SR). The theoretical and the numerical results show that the fGn can produce maximum value in information capacity of a general discontinuous 0-1 output for nonlinear neural system, and presents unimodal state, producing SR or SSR phenomenon related to the Hurst parameter. The capacity of transmit information of neuron is verified.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

高凤银,康艳梅.分形高斯噪声驱动的神经元反馈模型中的随机共振现象[J].空军工程大学学报,2018,19(2):100-105

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  • 在线发布日期: 2018-05-09
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