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An oscillatory neural network and dynamical associative memory
1
作者 Feng Jiuchao,male,33 years old,associate professor. Feng Jiuchao 1,Zhou Shu 2 1 Department of physics,Southwest China Normal University,Chongqing 400715 2 South China University of Technology,Guangzhou 510641 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第5期38-43,共6页
Artificialneuralnetworkhasrecentlyreceivedconsiderableatentionfromvariousresearchfields.Mucheforthasbeenmade... Artificialneuralnetworkhasrecentlyreceivedconsiderableatentionfromvariousresearchfields.Mucheforthasbeenmadetowardstheunderst... 展开更多
关键词 neural network dynamicAL ASSOCIATIVE MEMORY synchronous oscillation
全文增补中
Stochastic Resonance in Neural Systems with Small-World Connections 被引量:2
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作者 袁五届 罗晓曙 杨仁桓 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2007年第3期835-838,共4页
We study the stochastic resonance (SR) in Hodgkin-Huxley (HH) neural systems with small-world (SW) connections under the noise synaptic current and periodic stimulus, focusing on the dependence of properties of ... We study the stochastic resonance (SR) in Hodgkin-Huxley (HH) neural systems with small-world (SW) connections under the noise synaptic current and periodic stimulus, focusing on the dependence of properties of SR on coupling strength c. It is found that there exists a critical coupling strength c^* such that if c 〈 c^*, then the SR can appear on the SW neural network. Especially, dependence of the critical coupling strength c^* on the number of neurons N shows the monotonic even almost linear increase of c^* as N increases and c^* on the SW network is smaller than that on the random network. For the effect of the SW network on the phenomenon of SR, we show that decreasing the connection-rewiring probability p of the network topology leads to an enhancement of SR. This indicates that the SR on the SW network is more prominent than that on the random network (p = 1.0). In addition, it is noted that the effect becomes remarkable as coupling strength increases. Moreover, it is found that the SR weakens but resonance range becomes wider with the increase of c on the SW neural network. 展开更多
关键词 COHERENCE RESONANCE FIRE NEURON LEAKY INTEGRATE networkS modelS NOISE SYNCHRONIZATION ENSEMBLE dynamicS SIGNALS
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Neurodynamics analysis of brain information transmission 被引量:1
3
作者 王如彬 张志康 Chi K. Tse 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2009年第11期1415-1428,共14页
This paper proposes a model of neural networks consisting of populations of perceptive neurons, inter-neurons, and motor neurons according to the theory of stochastic phase resetting dynamics. According to this model,... This paper proposes a model of neural networks consisting of populations of perceptive neurons, inter-neurons, and motor neurons according to the theory of stochastic phase resetting dynamics. According to this model, the dynamical characteristics of neural networks are studied in three coupling cases, namely, series and parallel coupling, series coupling, and unilateral coupling. The results show that the indentified structure of neural networks enables the basic characteristics of neural information processing to be described in terms of the actions of both the optional motor and the reflected motor. The excitation of local neural networks is caused by the action of the optional motor. In particular, the excitation of the neural population caused by the action of the optional motor in the motor cortex is larger than that caused by the action of the reflected motor. This phenomenon indicates that there are more neurons participating in the neural information processing and the excited synchronization motion under the action of the optional motor. 展开更多
关键词 serial and parallel model of neural networks phase coding synchronousmotion perception neuron inter-neuron motor neuron population of neural oscillators
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Phenomenological Simulation Study of Neuronal Activity Synchronization in 110 Elements Network 被引量:1
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作者 Karpenko Kateryna Yatsiuk Ruslan Kononov Myhailo Sudakov Oleksandr 《Journal of Physical Science and Application》 2013年第4期217-223,共7页
The phenomenon of activity synchronization in biological neural network is considered. Simulation of neurons dynamics in the 6-layer neural network with 110 elements in different regimes: regular spikes, chaotic spik... The phenomenon of activity synchronization in biological neural network is considered. Simulation of neurons dynamics in the 6-layer neural network with 110 elements in different regimes: regular spikes, chaotic spikes, regular and chaotic bursting, etc was performed. Izhykevich's phenomenological model that displays different types of activity inherent for real biological neurons was used for simulation. Space-time diagram for the entire network and raster plots for the whole structure and for each layer separately were built for visual inspection of neural network activity synchronization. Synchronization coefficients based on cross-correlation times of action potentials for all neurons pairs were calculated for the whole neural system and for each layer separately. 展开更多
关键词 Neuron networks simulation Izhykevich's model neuron dynamics SYNCHRONIZATION the raster plot space-time diagram.
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INVESTIGATION ON THE COMPUTATIONAL PROPERTIES OF INTRANEURONAL DYNAMICS
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作者 沙飞 甘强 +1 位作者 韦钰 彭鄂 《Journal of Electronics(China)》 1992年第4期305-311,共7页
This paper aims at exploring computational properties of dynamic processes in neu-ral systems,studying their mathematical formulation,and applying the results to artificial neuralnetwork modeling.The stimulus-response... This paper aims at exploring computational properties of dynamic processes in neu-ral systems,studying their mathematical formulation,and applying the results to artificial neuralnetwork modeling.The stimulus-response processes in neurons are first introduced briefly,thenproperties of neurons described by the Hodgkin-Huxley equations are analyzed.After studyinghow to simplify,the Hodgkin-Huxley equations while maintaining its properties,the concept of dy-namic neuron model is proposed.It is pointed out that the neuron model should include internalstates in order to obtain time-variant thresholds,such as refractory periods of neurons.Finallywe discuss problems related to neural network models based on pulse-stream communication andthe contribution of intraneuronal dynamics to collective properties of the neural network. 展开更多
关键词 neural networks NEURON model Intraneuronal dynamicS COMPUTATIONAL PROPERTY
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储能VSG并联组网系统的有功振荡特性分析及其改进策略 被引量:1
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作者 石荣亮 兰才华 +3 位作者 张群英 周其锋 黄冀 王斌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期51-57,共7页
储能虚拟同步机(VSG)通过模拟同步发电机的转子运动方程,使得储能变换器具备一定的惯量支撑能力,但不可避免地引入有功动态振荡等问题,特别是在储能VSG并联组网系统(ESVPNS)中该问题更为突出。为此提出一种抑制ESVPNS有功动态振荡的有... 储能虚拟同步机(VSG)通过模拟同步发电机的转子运动方程,使得储能变换器具备一定的惯量支撑能力,但不可避免地引入有功动态振荡等问题,特别是在储能VSG并联组网系统(ESVPNS)中该问题更为突出。为此提出一种抑制ESVPNS有功动态振荡的有功前馈补偿改进控制策略,利用包含虚拟惯量与一次调频参数的一阶低通滤波环节构造有功前馈项,通过调节前馈参数提升ESVPNS抑制有功动态振荡的能力,在既不依赖通信又无需微分运算的前提下,不影响ESVPNS有功的稳态均分效果。建立包含有功前馈环节的ESVPNS小信号数学模型,并详细给出前馈参数的设计过程。MATLAB/Simulink仿真对比结果验证了所提控制策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 储能虚拟同步机 有功动态振荡 并联组网系统 有功前馈 小信号数学模型
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结合EKF与LSTM神经网络的授时/守时算法
7
作者 徐涛 郭宸宇 赵程 《全球定位系统》 CSCD 2024年第5期126-132,共7页
本文研究了一种在卫星授时下,提高授时信号的授时精度和守时能力方法,即利用晶振计数器,记录下每个秒脉冲时刻的晶振频率信息;将记录历史信息输入到扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)中进行滤波,消除卫星秒脉冲信号的随机误... 本文研究了一种在卫星授时下,提高授时信号的授时精度和守时能力方法,即利用晶振计数器,记录下每个秒脉冲时刻的晶振频率信息;将记录历史信息输入到扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)中进行滤波,消除卫星秒脉冲信号的随机误差,提取北斗卫星前N秒秒脉冲的累计时间t_(CN)、k时刻的晶振频率fre(k)、k时刻晶振变化速率v(k);并将经过EKF输出的历史数据作为训练集,输入到长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络中建立预测模型;通过控制变量法进行算法参数调试,找到最适合的预测模型.试验结果表明:授时算法输出的授时信号精度最大误差为34 ns;授时算法8 h累计误差为1.001μs,平均误差小于0.125μs/h.有效地提高了系统授时和守时精度. 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波(EKF) 长短期记忆网络(LSTM) 时间同步 卫星授时 晶振建模
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基于模型的冗余驱动并联机构神经网络同步协调控制 被引量:13
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作者 刘晓飞 姚建涛 赵永生 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期367-375,共9页
冗余驱动并联机构驱动数目大于自由度数目,其各驱动关节间需要具有更高的驱动协调性。为了解决冗余驱动并联机构的驱动协调问题,本文提出了一种基于模型的驱动力同步协调控制方法。以冗余驱动并联机构6PUS+UPU为研究对象,在力位混合驱... 冗余驱动并联机构驱动数目大于自由度数目,其各驱动关节间需要具有更高的驱动协调性。为了解决冗余驱动并联机构的驱动协调问题,本文提出了一种基于模型的驱动力同步协调控制方法。以冗余驱动并联机构6PUS+UPU为研究对象,在力位混合驱动的基础上,提出了一种驱动力同步协调控制策略;结合神经网络设计了驱动力同步控制器,并基于机构动力学模型设计了神经网络自学习算法。模型仿真与样机实验分别验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 并联机构 冗余驱动 驱动力同步协调 力位混合驱动 动力学模型 神经网络
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动态神经网络中的同步振荡 被引量:3
9
作者 顾凡及 邱志诚 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第2期281-288,共8页
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... 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. 展开更多
关键词 视觉器官 神经元 神经网络 同步振荡
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关于脑信号传输的神经动力学分析 被引量:3
10
作者 王如彬 张志康 谢智刚 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2009年第11期1327-1340,共14页
运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由感知神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群组成的神经网络模型.依据所建立的模型,分别考察了串并耦合、串联耦合以及单向耦合3种情况下,神经网络所表现的神经信息处理的动力学特征... 运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由感知神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群组成的神经网络模型.依据所建立的模型,分别考察了串并耦合、串联耦合以及单向耦合3种情况下,神经网络所表现的神经信息处理的动力学特征.研究结果表明,由给出的中枢神经系统神经信息处理的基本结构,能够大致反映反射运动和随意运动情况下,神经信息处理的基本特征.数值地证明了随意运动所引发的各个局部神经网络的兴奋,特别是运动皮层神经元集群的兴奋比反射运动条件下的兴奋大得多.反映了随意运动条件下,有更多的神经元参与了神经信息处理和兴奋性同步运动. 展开更多
关键词 串并耦合神经网络 相位编码 同步运动 感知神经元 中间神经元 运动神经元 神经振子集群
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神经系统疾病与认知动力学(Ⅱ):神经振荡与认知动力学 被引量:1
11
作者 韩芳 樊登贵 +3 位作者 张丽媛 王青云 顾晓春 王直杰 《力学进展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期587-622,共36页
大脑神经系统具有从慢到快多种不同的振荡节律,这些节律振荡被认为参与了大脑多种功能的实现,其中高频的伽马同步振荡被认为与大脑的认知功能最为相关.本文阐述了生物学实验方面关于伽马振荡及其功能的研究进展,并针对实验中伽马振荡的... 大脑神经系统具有从慢到快多种不同的振荡节律,这些节律振荡被认为参与了大脑多种功能的实现,其中高频的伽马同步振荡被认为与大脑的认知功能最为相关.本文阐述了生物学实验方面关于伽马振荡及其功能的研究进展,并针对实验中伽马振荡的频率敏感依赖于外部刺激特征的现象,综述了基于神经网络模型进行变频伽马振荡及其认知功能的动力学建模研究工作,解释了视觉刺激调控的变频率伽马振荡动力学产生机理,提出了基于同步抑制增强全局放电率对比度的神经认知机制.研究成果有助于理解神经系统同步振荡的产生机理及其认知作用,为大脑认知原理以及类脑智能的研究奠定基础. 展开更多
关键词 神经振荡 伽马振荡 认知动力学 刺激调控 变频率 神经网络模型
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桥式起重机大车自适应同步协调纠偏控制 被引量:2
12
作者 李勇刚 刘思宇 +1 位作者 朱红求 周舒清 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1971-1978,共8页
针对桥式起重机大车行走过程易偏离正常轨道而造成平稳性和安全性下降的问题,提出一种大车同步协调纠偏控制方法。基于桥式起重机大车行走过程的受力分析,建立其纠偏动力学模型,提出基于"误差优化"学习算法的神经网络自适应... 针对桥式起重机大车行走过程易偏离正常轨道而造成平稳性和安全性下降的问题,提出一种大车同步协调纠偏控制方法。基于桥式起重机大车行走过程的受力分析,建立其纠偏动力学模型,提出基于"误差优化"学习算法的神经网络自适应控制策略,对桥式起重机大车的两侧速度进行协调控制,对速度差、位移差和偏转角进行快速在线调整,从而纠正大车行走偏差。研究结果表明:所提纠偏控制策略具有良好的纠偏控制效果,起重机大车可实时自调整,达到提高桥式起重机运行平稳性和安全性的目的。 展开更多
关键词 桥式起重机 纠偏 动力学模型 神经网络 同步协调
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具有脉冲耦合复杂时滞动力网络的同步 被引量:1
13
作者 张华 颜青 +1 位作者 吴泉军 周进 《动力学与控制学报》 2011年第4期348-351,共4页
考虑了一个具有脉冲耦合的复杂时滞动力网络的同步问题.基于脉冲时滞动力系统扩展的Halanay不等式,给出了网络同步的一个充分条件.所获结果表明,即使网络节点之间仅在一些离散时刻存在瞬时连接,网络仍然能够达到同步.进一步将所得结果... 考虑了一个具有脉冲耦合的复杂时滞动力网络的同步问题.基于脉冲时滞动力系统扩展的Halanay不等式,给出了网络同步的一个充分条件.所获结果表明,即使网络节点之间仅在一些离散时刻存在瞬时连接,网络仍然能够达到同步.进一步将所得结果应用于一个由混沌FHN神经元振子为动力节点所构成的一个无标度的动力网络,数值仿真结果表明了理论结果的正确性. 展开更多
关键词 复杂时滞动力网络 脉冲耦合 同步 混沌FHN振子
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基于脉冲控制下的复杂时滞动力网络的鲁棒同步
14
作者 周进 蔡水明 吴泉军 《力学季刊》 CSCD 北大核心 2009年第1期28-32,共5页
近年来复杂网络已经引起了科学和工程技术等各个领域的广泛关注,尤其是复杂网络中的非线性动力学行为,以及网络的拓扑结构如何影响它的动力学行为的研究,已成为当前一项极其重要的战略课题。本文主要讨论基于脉冲控制下复杂时滞动力网... 近年来复杂网络已经引起了科学和工程技术等各个领域的广泛关注,尤其是复杂网络中的非线性动力学行为,以及网络的拓扑结构如何影响它的动力学行为的研究,已成为当前一项极其重要的战略课题。本文主要讨论基于脉冲控制下复杂时滞动力网络的同步动力学,应用时滞动力系统的脉冲控制理论,给出了复杂时滞动力网络的一些简单而又一般的鲁棒同步化准则,这些准则能够提供一个新的和有效的控制方法来同步一个任意给定的时滞动力网络到一个期望的同步态,进一步地将所获得的结果应用到由混沌FHN神经元振子为动力节点所构成的一个具有近邻耦合结构的复杂动力网络,数值模拟表明了所获理论结果的正确性和控制方法的有效性。 展开更多
关键词 鲁棒脉冲同步 复杂时滞动力网络 混沌FHN神经元振子
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可重构功放的新颖NARX神经网络逆向建模研究
15
作者 南敬昌 臧净 +1 位作者 高明明 胡婷婷 《微波学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期51-56,共6页
针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的... 针对使用CAD软件设计射频微波电路繁琐且耗时长等缺点,提出一种新颖的带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络逆向建模方法。此方法采用具有激励函数的NARX神经网络(DAFNN)为模型以提高网络的泛化能力,利用支持向量机(SVM)替代模型的前馈部分完成数据分类,解决设计中的多解问题。然后应用于可以覆盖多个频段的可重构功率放大器中,实验表明,该方法在精度方面分别优于直接逆向建模方法和自适应η逆向建模方法99.86%和81.32%,计算速度方面优于直接逆向建模方法31.72%,可以降低射频微波可重构功率放大器的设计复杂度、缩短其设计时间。 展开更多
关键词 带外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络 逆向建模 DAFNN神经元模型 支持向量机 可重构功率放大器
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丘脑底核—苍白球神经元群网络模型的动力学分析 被引量:1
16
作者 贾洪军 王江 于海涛 《动力学与控制学报》 2011年第4期374-377,共4页
丘脑底核、内苍白球以及外苍白球是基底核的重要组成核团,本文建立了三者相互作用的神经元群网络模型,并研究其动力学行为.在外部输入作用下,系统可以在低频和高频状态之间转换;增大纹状体对苍白球的抑制性输入导致系统产生低频同步振荡... 丘脑底核、内苍白球以及外苍白球是基底核的重要组成核团,本文建立了三者相互作用的神经元群网络模型,并研究其动力学行为.在外部输入作用下,系统可以在低频和高频状态之间转换;增大纹状体对苍白球的抑制性输入导致系统产生低频同步振荡.结果表明系统的这些动力学行为与基底核的功能紧密相关. 展开更多
关键词 基底核 神经元群网络模型 动力学行为 同步振荡
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多核并行脉冲神经网络模拟器的设计 被引量:5
17
作者 刘家华 陈靖宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第22期244-250,共7页
脉冲神经网络属于第三代人工神经网络,它是更具有生物可解释性的神经网络模型。随着人们对脉冲神经网络不断深入地研究,不仅神经元空间结构更为复杂,而且神经网络结构规模也随之增大。以串行计算的方式,难以在个人计算机上实现脉冲神经... 脉冲神经网络属于第三代人工神经网络,它是更具有生物可解释性的神经网络模型。随着人们对脉冲神经网络不断深入地研究,不仅神经元空间结构更为复杂,而且神经网络结构规模也随之增大。以串行计算的方式,难以在个人计算机上实现脉冲神经网络的模拟仿真。为此,设计了一个多核并行的脉冲神经网络模拟器,对神经元进行编码与映射,自定义路由表解决了多核间的网络通信,以时间驱动为策略,实现核与核间的动态同步,在模拟器上进行脉冲神经网络的并行计算。以Izhikevich脉冲神经元为模型,在模拟环境下进行仿真实验,结果表明多核并行计算相比传统的串行计算在效率方面约有两倍的提升,可为类似的脉冲神经网络的模拟并行化设计提供参考。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 并行计算 神经元编码 路由表 周期动态同步
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基于时序迁移与双流加权的ONLSTM软测量建模 被引量:1
18
作者 李祥宇 隋璘 +1 位作者 马君霞 熊伟丽 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期4622-4633,共12页
实际化工过程建模具有多变量、非线性和动态性等特点,会导致模型复杂度提高且提取特征时产生冗余信息和时序分布漂移问题,因此提出一种基于时序迁移和双流加权的有序神经元长短时记忆网络(ONLSTM)模型。首先,利用时序迁移对特征分布进... 实际化工过程建模具有多变量、非线性和动态性等特点,会导致模型复杂度提高且提取特征时产生冗余信息和时序分布漂移问题,因此提出一种基于时序迁移和双流加权的有序神经元长短时记忆网络(ONLSTM)模型。首先,利用时序迁移对特征分布进行匹配以自适应表征特征分布信息,采用划分特征分布差异最大时间域进行训练,减小时序分布失配,从而解决时序分布漂移问题;其次,在时序迁移框架内嵌入双流加权ONLSTM模型,通过对ONLSTM主遗忘门和主输入门分别加权,更精确控制传递信息;进一步结合双流结构设计双信息流控制相应门控单元,减小参数调节过程中的耦合影响,降低模型复杂度,提高其预测性能;最后,将所提模型应用于硫回收过程以及某火电厂脱硫过程排放烟气SO_(2)浓度软测量建模,并与其他深度学习网络进行对比,验证了模型有效性。 展开更多
关键词 时间序列迁移 加权有序神经元长短时记忆网络 双流结构 软测量 神经网络 过程控制 动态建模
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Targeting galectin-3 to counteract spike-phase uncoupling of fast-spiking interneurons to gamma oscillations in Alzheimer’s disease 被引量:1
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作者 Luis Enrique Arroyo-García Sara Bachiller +5 位作者 Rocío Ruiz Antonio Boza-Serrano Antonio Rodríguez-Moreno Tomas Deierborg Yuniesky Andrade-Talavera AndréFisahn 《Translational Neurodegeneration》 CSCD 2023年第1期801-823,共23页
Background Alzheimer’s disease(AD)is a progressive multifaceted neurodegenerative disorder for which no disease-modifying treatment exists.Neuroinflammation is central to the pathology progression,with evidence sugge... Background Alzheimer’s disease(AD)is a progressive multifaceted neurodegenerative disorder for which no disease-modifying treatment exists.Neuroinflammation is central to the pathology progression,with evidence suggesting that microglia-released galectin-3(gal3)plays a pivotal role by amplifying neuroinflammation in AD.However,the possible involvement of gal3 in the disruption of neuronal network oscillations typical of AD remains unknown.Methods Here,we investigated the functional implications of gal3 signaling on experimentally induced gamma oscillations ex vivo(20-80 Hz)by performing electrophysiological recordings in the hippocampal CA3 area of wild-type(WT)mice and of the 5×FAD mouse model of AD.In addition,the recorded slices from WT mice under acute gal3 application were analyzed with RT-qPCR to detect expression of some neuroinflammation-related genes,and amyloid-β(Aβ)plaque load was quantified by immunostaining in the CA3 area of 6-month-old 5×FAD mice with or without Gal3 knockout(KO).Results Gal3 application decreased gamma oscillation power and rhythmicity in an activity-dependent manner,which was accompanied by impairment of cellular dynamics in fast-spiking interneurons(FSNs)and pyramidal cells.We found that the gal3-induced disruption was mediated by the gal3 carbohydrate-recognition domain and prevented by the gal3 inhibitor TD139,which also prevented Aβ42-induced degradation of gamma oscillations.Further-more,the 5×FAD mice lacking gal3(5×FAD-Gal3KO)exhibited WT-like gamma network dynamics and decreased Aβplaque load.Conclusions We report for the first time that gal3 impairs neuronal network dynamics by spike-phase uncoupling of FSNs,inducing a network performance collapse.Moreover,our findings suggest gal3 inhibition as a potential therapeutic strategy to counteract the neuronal network instability typical of AD and other neurological disorders encompassing neuroinflammation and cognitive decline. 展开更多
关键词 GALECTIN-3 Gamma oscillations Neuronal network dynamics Fast-spiking interneurons Alzheimer’s disease models Neuroinflammation TD139 Hippocampus
原文传递
噪声环境下神经元集群的同步放电
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作者 宋辞 焦贤发 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第5期715-720,共6页
神经系统中的噪声可分为背景噪声和信号噪声。文章建立具有外部周期刺激和混合噪声作用下的耦合神经振子集群的动力学模型,引入描述神经振子集群整体活动的数密度,推导出神经振子集群同步活动的数密度演化方程。数值分析表明:在单一噪... 神经系统中的噪声可分为背景噪声和信号噪声。文章建立具有外部周期刺激和混合噪声作用下的耦合神经振子集群的动力学模型,引入描述神经振子集群整体活动的数密度,推导出神经振子集群同步活动的数密度演化方程。数值分析表明:在单一噪声环境下,噪声越强,神经振子集群的同步增益越大;噪声越弱,神经振子集群的同步增益越小。在混合噪声影响下,弱噪声的增加会增加神经振子集群振荡,强噪声的增加会使神经振子集群的有序振荡变为无序。在不同的信号噪声背景下改变刺激强度和刺激频率,强信号噪声有利于神经振子集群对信号的接收;刺激频率增加会缩短神经振子集群同步的振荡周期。 展开更多
关键词 神经振子集群 同步放电动力学 相位演化模型 信号噪声 噪声增益
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