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题名混合振荡神经元网络中反相干共振向相干共振的转迁
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作者
吴媛梦
贾雁兵
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机构
河南科技大学数学与统计学院
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出处
《动力学与控制学报》
2022年第5期76-86,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11802086)
河南省科技攻关项目(202102310410)资助课题。
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文摘
混合振荡和相干共振广泛存在于生物神经系统,且与某些生理功能有密切联系.本文采用能产生混合振荡的改进FitzHugh–Nagumo神经元模型构建电耦合神经元网络模型.在确定性的网络模型中,发现耦合强度的增大不仅能使得神经元的放电达到完全同步,还能使得放电模式从混合振荡变为周期1峰放电.引入高斯白噪声后,发现当耦合强度在较大范围内时,随着噪声强度的增大,放电峰峰间期的变差系数先增大后减小再增大,即出现反相干共振向相干共振的转迁.该结果不仅扩展了神经元网络的复杂随机动力学,还揭示了混合振荡的潜在功能.
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关键词
混合振荡
相干共振
反相干共振
神经元网络
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Keywords
Mixed-mode oscillations
coherence resonance
anti-coherence resonance
neuronal network
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分类号
O324
[理学—一般力学与力学基础]
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题名键盘字母排序的频率理论
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作者
张冰冰
吴媛梦
王宇辰
李洁
杨澜
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机构
河南科技大学数学与统计学院
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出处
《应用数学进展》
2021年第5期1455-1464,共10页
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文摘
当今网络信息时代,人们通过电脑、手机、触摸屏等多种设备与网络世界相联。键盘作为人机交互的重要工具,在我们的工作、学习和生活中发挥着极大作用。普遍使用的键盘是传统的QWERTY键盘,依赖英文输入字母的使用频率情况设计构建。这种键盘是否适合中国人的使用,取决于英文输入字母频率与中文拼音输入的字母频率是否存在显著差别。本文研究中文全拼录入中字母的使用频率情况,使用抽样调查方式搜集具有代表性的中文材料,采用统计学中文本挖掘的算法,在Python中实现相关算法。结果显示,中文全拼录入中字母的使用频率与英文的字母频率存在显著性差异。
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关键词
键盘
抽样
字母频率
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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