神经元在一个具有噪声的环境下活动,其中主要的噪声有两类:突触噪声和通道噪声,并且突触噪声还可进一步分为外部突触噪声和内部突触噪声.通常用独立的随机过程族来表示外部突触噪声,这样的处理显然忽略了其更复杂的统计性质,如相关性.因此,有必要考虑外部突触噪声相关性的影响.本文考虑的模型便是一个由外部突触噪声,内部突触噪声和通道噪声共同作用下的Hodgkin-Huxely神经元网络.其中,外部突触噪声是一种具有两两相关性的随机过程族—单交互 Poisson 过程(Single interaction Poisson processes,SIP);内部突触噪声是由网络中神经元随机的突触连接产生;而通道噪声被近似为一个扩散过程.对这样一个复杂的系统,本文采用Euler-Maruyama算法进行数值模拟,而模拟所得的数据用于对神经元网络进行发放统计.首先,不考虑网络内部突触的随机连接,得出SIP输入的噪声强度与两两相关系数对无耦合网络发放行为的影响.进而,考虑网络内部突触的随机连接,讨论随机连接的概率,SIP输入的噪声强度及其两两相关系数这三者对神经元网络的共同作用.