动态神经元的网络模型 Ⅰ.模型和算法

从生物神经元接收和处理信息的基本实验事实出发,提出了一种新的神经网络模型。这个模型修改了大多数现有人工神经网络中关于输出函数只反映静态特性的假设,而强调了神经元发放脉冲的动态过程。模型方程分别对应于突触后电位、感受器电位、始段分级电位和轴突上的的脉冲系列,每个方程都具有明确的生理意义。还给出了计算此非线性方程组解的递推算法和程序框图。因此不仅可对本模型作进一步的理论分析,也可在计算机上仿真,并和相应的生物学实验资料进行对照比较。     

动态神经元的网络模型——Ⅲ.电路实现

在动态神经元网络数学模型的基础上,利用模拟有源器件与数学开关电路组成的硬件系统来达到模拟生物神经元的目的。模拟的结果表明：这个硬件具有神经元脉冲发放的动态过程,系统中每部分的输出信号分别对应于突触后电位、感受器电位、始段分级电位和轴突上脉冲发放等波形,与生物实验资料相似,是一个比计算机仿真更接近实际的连续模型,它将为小型神经元网络的动态特性分析提供了更直观,更可靠的手段。     

特征捆绑的计算模型

特征捆绑问题一直是认知科学和神经科学中的一个重要问题．本文通过将噪声神经元模型的思想、贝叶斯方法和脉冲神经网络模型相结合,并引入竞争机制,提出了一个特征捆绑的计算模型．Bayesian Linking Field模型,对视感知中的特征捆绑问题进行研究．实验证明本研究的模型很好地完成了视觉感知中特征捆绑的任务,并给感知研究带来了新的思路．     

海马CA1区锥体细胞树突分级峰电位的模型分析

脑神经元复杂的树突树结构和电压激活离子通道赋予其复杂的信息整合功能。通过神经元形态的分枝结构模型和电压激活离子通道动力学模型 ,包括远端树突高密度A型K 通道 ,对海马CA1区锥体细胞树突的信息整合特性进行了仿真研究。结果表明 ,远端树突峰电位在很大范围内具有分级放大作用 ,在一定的刺激条件下峰电位的发起部位可在树突轴上移动 ,并且轴突反传动作电位幅度在远端树突会发生突然减小。     

脉冲磁场对神经元动作电位发放的影响

磁场作用于生物体产生的生物效应被广泛研究。本文将脉冲磁场作用于神经元细胞,试图观察Na+通道的变化及其引起的动作电位的变化。选择频率15 Hz、强度1 mT的脉冲磁场刺激昆明小鼠大脑皮质神经元,随后进行全细胞膜片钳实验。结果显示,脉冲磁场延缓了Na+通道电流的激活,促进Na+通道电流的失活。基于经典的细胞三层介电模型,模拟了在脉冲磁场下细胞膜电位分布的极化图,结果显示诱发的膜电位大小与脉冲磁场的频率和强度有关。基于Hodgkin-Huxley(H-H)模型,仿真了脉冲磁场感应的电流作用于离子通道所产生的动作电位曲线,与不加刺激时候的曲线相比较,当外加电流在-1.32~0μA时,动作电位的产生频率减小,幅值降低;当外加电流大于0μA时,动作电位的产生频率增大,幅值变化不明显;当外加电流小于-1.32μA时,动作电位的上升时间快速变短,峰值剧烈降低,无法形成完整的动作电位,即无动作电位。以上结果提示,磁场刺激可通过调节Na+通道影响神经元动作电位的发放频率和幅值。     

神经元群简化模型的动态特性的研究

神经发放率的振荡和同步现象是视觉神经生理学的最新实验发现,也是Ｍａｌｓｂｕｒｇ等人关于物体感知的时间相关性神经群理论的重要假设。本文在神经元群简化模型动力学方程的基础上加以改进,研究了噪声对振荡的相关性和独立性的影响,取得与生物实验相似的结果;发现在具有时间结构的输入刺激下单个神经元群发放的锁频现象,进一步讨论了两个神经元群之间的同步现象及其机理。     

短时记忆的生物物理学模型

采用心理物理函数模拟短时记忆期间神经元的电活动方式。通过“整合－发放”网络模型研究了短时记忆的容量、遗忘和复述等问题。计算机模拟的结果较符合实际的心理过程。通过对心理物理函数中诸参数的考察,发现元的后去极化电位与记忆容量呈线性关系。另外,网络中神经元的耦合方式也是记忆存储的决定性因素,其它如脑电振荡,后去极化电位延迟时间和前馈耦合延迟时间的影响也分别进行了讨论     

锥体神经元的连接模式对突触后局部电位的依赖

脑皮层的功能连接模式与突触可塑性密切相关,受突触空间分布和刺激模式等多种因素的影响。尽管越来越多的证据表明突触可塑性不仅受突触后动作电位而且还受突触后局部树突电位的影响,但是目前尚不清楚神经元的功能连接模式是否和怎样依赖于突触后局部电位的。为此,本文建立了一个无需硬边界设置的、突触后局部膜电位依赖的可塑性模型。该模型具有突触强度的自平衡能力并且能够再现多种突触可塑性实验结果。基于该模型对两个锥体神经元的功能连接模式进行仿真的结果表明,当突触后局部电位都处于亚阈值时两个神经元无功能连接,如果一个神经元的突触后膜电位高于阈值电位则产生向该神经元的单向连接,当两个神经元的突触后膜电位都超过阈值电位时则产生双向连接,说明突触后局部膜电位分布是神经元功能连接模式形成的关键。研究结果加深了神经网络连接模式形成机制的理解,对学习和记忆的研究具有重要意义。     

一个基于能量的突触可塑性模型

研究表明能量可能是支配神经元活动的统一原则,编码能力与能量成本的比率最大化被认为是突触连接在选择性压力下改变的关键原则之一,这意味着突触范围内能量的变化与突触可塑性有关。为此,建立一个基于能量的突触可塑性模型。当突触后膜瞬时功率高于功率阈值时突触权重增加,反之突触权重下降。该模型可再现脉冲频率依赖可塑性以及脉冲时间依赖可塑性这两种主要的突触可塑性实验结果,并且和其他公认的突触可塑性模型相比具有优越性。结果表明,能量是影响突触可塑性的关键因素,对进一步理解突触连接的选择性和神经网络动力学特征提供了一个新思路。     

龙虾胃肠神经系统的数值分析

利用抑制神经系统的WinnerLess Competition(WLC)模型,通过数值方法分析Mulloney型龙虾胃肠神经系统神经元的电位发放,得到胃研磨囊和幽门神经系统中各个神经元的电位发放和系统的节律变化。结果表明,胃研磨系统内神经元的发放规律显示两侧牙齿和中间牙齿出现切断、挤压和研磨食物等状态,幽门系统内神经元的发放规律显示幽门节律出现依次发放的三个部分。两个神经系统的数值结果,不仅解释了龙虾胃肠神经系统中神经元电位发放与肌肉运动的关系,而且理论再现了龙虾胃肠神经系统的节律变化和实验结果。     

一个仿真突触超微结构的三阶神经网络模型

神经系统内突触类型的多样性是与其机能的复杂性密切相关的.考虑到这一特性.本文用一个三阶神经网络模型仿真突触超微结构中的复合型连续性突触结构.作出了该模型的理论推导和分析.对由40个单元组成的网络系统作了计算机仿真、所得结果表明其存储容量可达680个图样.对其吸引盆也进行了仿真分析,对新模型与传统的Hebb学习律下的Hopfield模型进行了对比仿真.发现新模型具有比后者快得多的演化速率.     

瞳孔光反应系统的空间分布式神经网络模型

为模拟刺激光空间分布变化引起瞳孔反应的实验现象,本文建立了空间分布式神经网络瞳孔模型。它是在瞳孔双通道模型基础上,借鉴Ｃａｎｎｏｎ－Ｒｏｂｉｎｓｏｎ的Ｏｃｕｌｏｍｏｔｏｒ模型的双层网络结构和视网膜的镶嵌式特点,经空间延括而成。空间各部位信号经第一层神经元处理得到对应各部位的线性ＤＣ和非线性ＡＣ输出,在第二层神经元进行空间综合,再经第三层神经元复合去控制效应器官虹膜肌的反应。该分布式部位机制模型能解释多种瞳孔实验现象。     

Integro-differential equations and the stability of neural networks with dendritic structure

 We analyse the effects of dendritic structure on the stability of a recurrent neural network in terms of a set of coupled, non-linear Volterra integro-differential equations. These, which describe the dynamics of the somatic membrane potentials, are obtained by eliminating the dendritic potentials from the underlying compartmental model or cable equations. We then derive conditions for Turing-like instability as a precursor for pattern formation in a spatially organized network. These conditions depend on the spatial distribution of axo-dendritic connections across the network. Received: 2 November 1994/Accepted in revised form: 7 March 1995     

动态神经网络中的同步振荡

目前有一种假设认为同一视觉对象是由一群神经元的同步振荡活动来表征的。这一神经元发放活动的时间特性,是解决视觉信息处理中“结合问题（Ｂｉｎｄｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ）”的可能机制。本文用我们所提出的一种简化现实性神经网络模型［１］所构造的时滞非线性振子网络［２］,模拟生物神经网络的同步振荡活动。并考虑了振子各参数的设置与振荡活动的关系,以及网络振子间耦联对同步活动的影响．     

短时记忆的神经网络模型

提出一个带有指针环路的短时记忆神经网络模型,模型包含两个神经网络,其中一个是与长时记忆共有的存贮内容表达网络,另一个为短时指针神经元环路,由于指针环路仅作为记忆内容的临时指针,因此,仅用很少的存贮单元即可完成各种短时记忆任务,计算机仿真证明,本模型确能表现出短时记忆的存贮容量有限和组块编码两个基本特征。     

海马记忆功能的神经网络模型

综合神经心理学,神经生理学、解剖学与神经网络研究的成果,提出一个海马记忆功能的神经网络模型。模型由三个神经网络所组成;海马的ＣＡ１和ＣＡ３网络和大脑皮层联合区,ＣＡ３的功能是将不同感觉输入联合起来,而ＣＡ１的作用是将它们结成一个单一的记忆。而大脑皮层则是长期记忆的部位。在ＶＡＸ１１／７５０上进行计算机仿真,仿真证明模型有近期及长期记忆功能,破坏模拟海马的部分,模型显示出与顺行性遗忘症相似的特性。在     

用人工神神经网络法辨识发酵动力学模型参数

本文提出发酵动力学模型参数辩识的人工神经网络方法,并对几种典型的模型进行了具体尝试,结果表明,用这种方法估计参数效果极好。     

A model for evoked activity of hippocampal neuronal population

A system of equations governing the activity of hippocampal neuron populations is proposed. This continual firing-rate model is aimed to simulate evoked potentials and synchronous wave activity of the neural tissue. The populations of excitatory and inhibitory neurons and the types of synaptic receptors are distinguished. The model is based on the idea of control and averaging of Hodgkin-Huxley equations, a simple model of a threshold elicitation of population action potential bursts, approximations of synaptic currents by the second-order differential equations, and hyperbolic partial derivative equation of axonal excitation propagation. The model was fitted to intracellular cordings of postsynaptic potentials and postsynaptic currents in CA1 of rat hippocampal slices.