功能性ML神经元的动力学特性及同步分析

将约瑟夫森结加入神经元中,构建4维功能性ML神经元模型.通过理论分析得出系统的耗散性以及平衡点稳定性;运用数值仿真得到系统不同参数平面内的分岔图,发现约瑟夫森结的加入使神经元产生更丰富的放电模式;最后耦合两个功能性神经元,引入相似函数来刻画不同参数下系统的同步趋势,这有助于进一步探究功能性神经网络的同步行为.

感应电场作用下神经元模型的放电机制及稳定性分析

以感应电场作用下的Morris-Lecar(ML)神经元模型为研究对象,研究了ML神经元的平衡态及稳定性。首先基于感应电场引起的膜极化电压ΔV的变化,给出了三类神经元的平衡态及其分岔行为。通过引入转换相图与平衡曲线,揭示了感应电场作用下神经元的放电机制。结果发现:分岔可引起神经元膜电压V绕平衡曲线运动,并产生簇发放电、峰放电、阈下放电现象。同时,在周期性正弦感应电场的激励下,神经元模型可产生不同的周期放电模式。极低频电磁场激励下的神元放电机制可为电磁场治疗神经疾病提供一定的理论参考,对大脑认知有潜在的应用价值。