Hindmarsh-Rose神经元模型的混沌控制

应用稳定性准则的混沌控制方法控制单个Hindmarsh-Rose神经元模型的混沌发放峰序列和混沌爆发运动。通过对膜电压的非线性连续-时间反馈干扰的输入,将混沌运动控制到5峰/爆发(5spikes/burst)轨道上,该轨道嵌入在混沌吸引子内。数值模拟结果显示该方法在控制HR神经元模型方面是有效的。

Hindmarsh-Rose神经元模型的稳定性与Hopf分支

研究外界刺激参数对Hindmarsh-Rose神经元模型的稳定性与产生Hopf分支的影响。通过导数法、特征值分析及Hurwitz判别准则,得到外界刺激与Hindmarsh-Rose模型平衡点个数变化、平衡点局部稳定性,及该模型在平衡点处经历Hopf分支之间的关系。运用Matlab进行数值仿真,验证了定理的结果,展示了当神经元受到较大外界刺激时出现的复杂现象。

Hindmarsh-Rose神经元模型的单变量控制同步与反同步

采用Hindmarsh-Rose神经元模型,研究2个神经元系统的单变量驱动响应混合同步问题,提出反馈控制与自适应控制相结合的同步策略,从理论上分析了该同步方案的可行性。数值模拟结果表明,该同步方案能使部分变量达到反同步,使其他变量达到同步,即只需要单个变量的驱动就能实现2个混沌系统的同步和反同步。

Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合

研究了Hindmarsh-Rose神经元模型在小世界网络里的非线性耦合问题.通过改变邻居半径m和重连概率P来观察模型的同步问题.同步误差主要是通过解网络里的微分方程来实现的,从而揭示了该神经元模型在小世界网络里的同步规律.

基于Hindmarsh-Rose神经元模型的模式分割

联想记忆和模式分割是大脑的重要功能,大脑海马区是这一功能的重要物质基础。Hindmarsh-Rose神经元模型能够较好地模拟大脑海马区神经元的特性。本文以Hindmarsh-Rose神经元为节点,按Hopfield规则构造网络,同时,考虑到大脑中神经元连接的生理学实际情况,通过数值模拟,实现了在弱、中、强三种连接强度情况下的模式分割以及在随机概率连接情况下的模式分割,通过分析比较,提出了进一步改进的方向。

基于Hodgkin-Huxley模型的神经元网络信息编码模式对比

目的:基于Hodgkin-Huxley(HH)神经元模型的神经元网络信息编码模式提出两类不同的信息编码方法对比。方法:采取HH神经元模型和化学突触,利用数值模拟的方法搭建不同拓扑结构的生物神经元网络,通过平均频率编码和峰峰间隔编码(ISIs)两种信息编码方法对比研究在正弦波信号和随机音频信号刺激下平均频率编码和ISIs编码的特异性,分析不同刺激信号下神经元网络的信息编码模式。结果:神经元网络的信息编码模式与刺激信号类型具有相关性:当刺激信号为连续的周期信号时,神经元网络会产生与刺激信号对应的具有周期性的放电序列;当刺激信号为随机信号时,神经元网络的放电率会随着刺激信号强度发生变化,刺激信号强度越大,动作电位发放率越高。在同一刺激信号下,神经元网络的拓扑结构会影响神经元网络放电序列的时间结构。结论:神经元网络信息编码模式与刺激信号相关,不同拓扑结构的神经元网络放电序列时间结构不同。ISIs编码方法精确度更高,包含的信息量更大,与平均频率编码相结合的编码方法能够有效表达神经元网络在刺激信号下信息编码模式的动态改变。

电场作用下改进HR神经元模型的动力学行为

生物神经细胞内钾、钠和钙离子的跨膜运动将伴随着时变的电磁场,其中激发的电场能够实现对生物神经活动的进一步调制.主要运用非线性理论和数值模拟方案,建立并揭示了一类四维Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型的时变稳定性以及全局动力学行为.基于理论分析证实了该非自治的模型存在3种类型的平衡点以及时变稳定性,这也为多吸引子共存提供了理论的依据.此外,得益于双参数分岔图,揭示了该模型的自组织特征,包括“梳”状的混沌结构、倍周期分岔甚至加周期分岔模式.与此同时,神经系统不可避免地受到时变的外界电场扰动,从而导致该模型产生更加复杂的放电活动,并借助于吸引域阐明了丰富的多吸引子共存行为,研究结论可以为进一步探讨外电场效应下神经元复杂的动力学特性提供参考.

电场作用对改进的HR神经元模型的同步影响

MSF,即主稳定函数,是一种使用Lyapunov指数理论来确定复杂同型网络同步状态的稳定性的工具.负的MSF值表明网络可以同步.我们构建了一种双变量HR模型来描述神经元在电场作用下的同步行为,将神经元尺寸和外加电场作为影响电场作用的调控因素,利用简化的MSF方法,研究主稳定函数MSF和电荷尺寸及外加电场的关系.结果显示,电场效应对神经网络同步的作用是丰富的.施加较强的恒定电场可以促进网络同步,而施加交变电场则会抑制同步.另外,神经元半径也会影响电场效应的作用结果,在较大的神经元半径下,神经网络会更容易同步.

基于多神经元算法的旅游规划智慧交互模型研究

文章研究了神经元网络模型的多神经元算法,并基于该算法设计旅游规划智慧交互模型,建立旅游规划智慧交互系统,最后通过实验验证了算法的有效性。

神经元新计算模型或产生更强大AI

几乎所有支持现代人工智能(AI:Artificial Intelligence)工具的神经网络都是基于20世纪60年代的活体神经元计算模型。但美国西蒙斯基金会熨斗研究所计算神经科学中心(CCN:Cognitive Computational Neuroscience)开发的新模型表明,这种已有数十年历史的近似模型,并未捕捉到真实神经元所拥有的所有计算能力,并且这种较旧的模型可能会阻碍AI的发展。研究发表在新一期《美国国家科学院院刊》上。

健脾止动汤对抽动障碍模型大鼠纹状体快速放电中间神经元的影响

目的:对亚氨基二丙腈(IDPN)诱导的抽动障碍(TD)大鼠模型的行为学特征进行观察,并测定其纹状体中的快速放电中间神经元(FSIs)水平,揭示TD可能的发生机制,也为健脾止动汤治疗抽动障碍提供神经解剖学证据。方法:36只雄性SD大鼠,根据体重随机分为4组,即模型组、盐酸硫必利组、健脾止动汤组和空白对照组。除空白对照组外,其余3组采用IDPN腹腔注射建立TD大鼠模型,造模成功后,进行刻板运动评分及灌胃给药,西药组给予盐酸硫必利混悬液,中药组给予健脾止动汤,空白对照组以及模型组给予生理盐水,连续给药4周后,再进行刻板运动评分以及体重的测量,并通过免疫组化法分析各组大鼠纹状体FSIs的数量以及平均光密度值。结果:(1)体重:模型组较空白组大鼠体重显著减轻(P<0.01)。灌胃4周末,健脾止动汤组大鼠体重较模型组增加(P<0.05)。(2)刻板运动评分:造模第7日,模型组大鼠评分均大于1分,提示造模成功。灌胃4周末,盐酸硫必利组、健脾止动汤组的评分均较模型组降低(P<0.05),但两组间评分无明显差异(P>0.05)。(3)PV阳性神经元数目:模型组大鼠脑纹状体的PV阳性神经元数量比空白组显著减少(P<0.01)。健脾止动汤组大鼠脑纹状体的PV阳性神经元个数多于模型组(P<0.05),盐酸硫必利组与健脾止动汤组大鼠脑纹状体PV阳性神经元个数比较,差异无统计学意义(P>0.05)。(4)平均光密度:模型组大鼠脑纹状体PV阳性神经元平均光密度值比空白组显著减少(P<0.01)。健脾止动汤组大鼠脑纹状体PV阳性神经元平均光密度值多于模型组(P<0.05),盐酸硫必利组与健脾止动汤组大鼠脑纹状体PV阳性神经元平均光密度值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:纹状体PV阳性神经元减少可能参与TD大鼠的抽动行为,健脾止动汤通过维持或修复受损的PV阳性神经元,恢复其数量和表达强度,从而改善大鼠的抽动行为。

电磁感应下神经元模型的放电模式及分岔分析

在类Hindmarsh-Rose神经元模型的基础上,考虑了磁通量和电磁感应对细胞膜的影响,构建了一个四维模型.通过峰峰间距分岔图发现模型产生复杂的动力学现象,即逆加周期分岔、逆倍周期分岔及倍周期分岔导致混沌.利用快慢动力学分析得到了4种不同的簇放电模式.通过快速子系统的余维2分岔分析了不同簇放电模式之间的转迁机制.最后全系统的余维2分岔给出更多分岔信息.

经颅磁声刺激下分数阶扩展Hindmarsh-Rose神经元放电特性分析

该文基于分数阶扩展Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型,对其在经颅磁声刺激(TMAS)影响下的放电模式和放电频率进行了分析研究。作为神经元的外部刺激输入,具有不同磁声参数的经颅磁声刺激产生的交变电流会对神经元的放电特性产生不同的影响。通过对不同磁感应强度、超声强度以及超声频率下神经元的膜电位曲线以及以磁声参数为变量的峰峰间隔分岔图进行定量分析可知,分数阶扩展HR神经元模型放电模式和放电节律的调节可通过改变经颅磁声刺激的磁感应强度和超声强度来实现。然而,超声频率的改变不会对神经元放电模式产生影响,但其取值变化会在小范围内影响神经元的放电频率。此外,通过对比分数阶与整数阶神经元在不同磁声参数交变电流刺激下的放电特性可知,分数阶扩展HR神经元模型具有更多变的放电模式和更复杂的放电节律。该文的结论有利于了解经颅磁声刺激的影响机制,进而为其实验和临床应用提供理论依据。

NeuronSup:基于偏见神经元抑制的深度模型去偏方法

随着深度学习的广泛应用,研究者在关注模型分类性能的同时,还需要关注模型的决策是否公平可信。存在决策偏见的深度模型会造成极大的负面影响,因此如何维持深度模型的分类正确率,同时提高模型的决策公平至关重要。目前已有工作提出了较多方法,用于改善模型的个体公平,但是这些方法仍然在去偏效果、去偏后模型可用性、去偏效率等方面存在缺陷。为此,文中分析了深度模型存在个体偏见时神经元异常激活现象,提出了一种基于偏见神经元抑制的模型去偏方法NeuronSup,具有显著降低个体偏见、对主任务性能影响小、时间复杂度低等优势。具体而言,首先根据深度模型部分神经元由于个体偏见而产生异常激活的现象提出了偏见神经元的概念。然后,利用歧视样本对查找深度模型中的偏见神经元,通过抑制偏见神经元的异常激活大幅降低深度模型的个体偏见,并且根据每个神经元的最大权重边确定主任务性能神经元,通过保持深度模型的主任务性能神经元参数不变,来减小去偏操作对深度模型分类性能造成的影响。因为NeuronSup只对深度模型中的特定神经元进行去偏操作,所以时间复杂度更低,效率更高。最后,在3个真实数据集的6种敏感属性上开展去偏实验,与5种对比算法相比,NeuronSup将个体公平指标THEMIS降低了50%以上,同时使去偏操作对深度模型分类准确率的影响降低到3%以内,验证了NeuronSup在保证深度模型分类能力的情况下降低个体偏见的有效性。

电线世界与模拟神经元的游戏——兼谈规则与创新

图灵机是一种抽象的计算模型,可以模拟其他任何规则的计算机器,但计算机的初学者可能较难把握图灵机的工作原理和特点,以至于难以领悟“通过计算模型的相互模拟来解决问题”这一重要的思想方法。针对这种情况本文提出,模拟神经元的游戏可以为学习者提供一种领悟这种思想方法的简单路径,如可以用电线世界这种元胞自动机作为探索搭建模拟人工神经元的平台,这个平台也可能成为一个基于有限规则的实现多样性的创新设计的环境。

电磁驱动下一类混合神经元模型的动力学响应与图像加密应用

在神经元活动的模型建立和分析过程中,应考虑一些生物物理效应。由于神经系统内部细胞内外离子浓度的波动,在集体电活动和神经元集群之间信号传播的过程中需要考虑电磁场的内部波动和跨膜磁通的影响。该文在一类混合神经元中引入磁通变量,通过对膜电位的调制诱发复杂的时变电磁场,运用Xppauto,Matcont和MATLAB等分析工具,探讨了新模型平衡点的存在性、初值敏感性和双参数分岔,发现外界刺激电流和电磁场变化时,可诱发新模型产生丰富的放电模式,如静息态、尖峰放电、周期(或混沌)簇放电,特别是由于磁通变量及忆阻器的引入产生的共存放电、隐藏放电等新现象。通过上述分析,基于电磁感应的神经元模型具有高非线性和较多的敏感参数,可使加密算法具有较大的密钥空间,基于此,该文设计了一种图像加密算法,对明文图像的像素先进行1次扩散再对其位置进行两次置乱。最后,通过一系列数值实验证明所设计的加密算法能有效地加密图像并且具有较高的安全性。该文考虑了神经细胞内外的电磁感应效应,有助于更全面了解神经元之间的信息编码和转迁规律,更多的分岔参数和高复杂性也使所设计的神经元模型在图像加密中具有很好的应用前景。

时滞作用下的化学突触耦合的Hindmarsh-Rose神经元同步研究

本文通过数值模拟的方法研究了化学突触耦合的Hindmarsh-Rose神经元的同步问题,以及时滞对耦合的Hindmarsh-Rose神经元同步的影响.研究发现:耦合强度能够影响化学突触的耦合神经元系统的放电活动以及耦合神经元之间的同步状态.通过调整化学突触耦合的两个Hindmarsh-Rose神经元之间的耦合强度,可以使得神经元系统从非同步状态变为同步状态.同时也发现,适当的时滞会使得两个Hindmarsh-Rose化学突触耦合神经元系统从同步状态变为非同步状态,从而破坏系统的同步活动.

跑步对CUS抑郁模型小鼠内侧前额叶皮质内PV+中间神经元的影响

目的 探讨跑步对慢性不可预知性(chronic unpredictable stress, CUS)抑郁症模型小鼠抑郁样行为的影响和内侧前额叶皮质(medial prefrontal cortex, mPFC)内GABA能中间神经元、PV+中间神经元和GAD67+/PV+细胞比例的影响。方法 选取4~6周龄的雄性C57BL/6小鼠,CUS建模成功后,利用糖水偏好实验结果将其以分层随机法分为对照组、CUS模型对照组和CUS模型+跑步组。运用糖水偏好实验、强迫游泳实验和悬尾实验评估各组小鼠的行为学水平。采用qRT-PCR检测小鼠mPFC中GAD1、GAD2、PV和CCK的mRNA表达水平。采用免疫组织化学和现代体视学相结合的方法对小鼠mPFC内GABA能中间神经元和PV+中间神经元数量进行精确三维定量,并分析PV+/GAD67+细胞比例。结果 与CUS模型对照组小鼠相比,CUS模型+跑步组小鼠和对照组的糖水偏好百分比显著增加(P<0.05),强迫游泳不动时间显著降低(P<0.05),悬尾不动时间显著降低(P<0.05);对照组、CUS模型对照组和CUS模型+跑步组小鼠mPFC内GAD1、GAD2和CCK的mRNA表达水平以及GABA能中间神经元数量差异无统计学意义(P> 0.05);CUS模型对照组小鼠mPFC中PV的mRNA表达水平、PV+中间神经元数量和PV+/GAD67+细胞比例均显著低于CUS模型+跑步组和对照组(P<0.05)。结论 跑步可能通过调节PV+中间神经元的数量和基因表达从而发挥抗抑郁效应。

基于多路冗余神经元的主动成员推理攻击方法

联邦学习通过交换模型参数或梯度信息来提供对原始数据的隐私保障,但其仍然存在隐私泄露的问题,如成员推理攻击旨在推断目标数据样本是否被用于联邦学习中训练机器学习模型。针对联邦学习中现有基于模型参数构造的主动成员推理攻击对随机失活等操作鲁棒性较差的问题,提出了一种基于多路冗余神经元的主动成员推理攻击方法,利用ReLU激活函数输入为负、输出为0的特性,根据待推理目标数据构造模型参数,通过观察成员数据与非成员数据在模型参数更新上的差异进行成员推断,并利用模型神经元的冗余特性构建多个通路实现对随机失活的鲁棒性。在MNIST,CIFAR10以及CIFAR100数据集上的实验证明了该方法的有效性,在引入随机失活的情况下,所提方法仍然能够达到100%的准确率。

一种改良的原代神经元牵张损伤模型的构建与评估

目的探讨原代神经元牵张损伤模型的改良方法及其可行性。方法提取出生24 h内SD乳鼠皮层组织进行原代神经元培养,利用智能真空负压机和弹力膜培养板对经典的神经元牵张损伤模型(CICⅡ模型)进行改良,根据弹力膜形变距离将细胞分为对照组(只种植细胞,不做牵张损伤)、轻度损伤组(形变距离7 mm)、中度损伤组(形变距离10 mm)和重度损伤组(形变距离13 mm)。显微镜观察细胞形态变化,NeuN免疫荧光染色鉴定细胞纯度;免疫印迹法检测凋亡相关蛋白(cleaved Caspase-3、Bcl-2)表达,比色法测定培养液乳酸脱氢酶(LDH)活性。结果原代神经元培养5 d,显微镜下观察发现细胞生长良好,NeuN染色显示神经元纯度在95%以上。中度损伤后即刻,显微镜下发现神经元轴索断裂,部分细胞呈空泡样变。与对照组相比,损伤组cleaved Caspase-3表达水平、细胞培养液LDH水平均明显上升(P<0.05),而Bcl-2表达水平明显下降(P<0.05)。损伤组cleaved Caspase-3表达水平、细胞培养液LDH水平与伤程度呈明显正相关(P<0.05),而Bcl-2表达水平与伤程度呈明显负相关(P<0.05)。结论新生大鼠皮层体外培养所获原代神经元纯化率较高。本研究改良模型可模拟神经元损伤,使用方便、可重复性好,适合颅脑损伤和细胞力学研究。