具有可变耦合强度的大规模神经元群活动的演化模型

来源 :第九届全国现代数学和力学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cxycsnf

【摘要】

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考虑耦合强度慢变动力学,建立了神经元群活动的随机非线性动力学模型,提出了作为神经元群分布式编码模式的平均数密度.在不考虑外刺激作用下,通过数值分析研究了噪声对耦合强

【作者】

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焦贤发王如彬

【机构】

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东华大学理学院脑信息处理与认知神经动力系统研究所(上海)

【出处】

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第九届全国现代数学和力学学术会议

【发表日期】

：

2004年10期

【关键词】

：

神经元群耦合强度演化模型平均数密度学习效果

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考虑耦合强度慢变动力学,建立了神经元群活动的随机非线性动力学模型,提出了作为神经元群分布式编码模式的平均数密度.在不考虑外刺激作用下,通过数值分析研究了噪声对耦合强度动力学的影响以及不同的耦合水平对神经元群编码的影响;数值分析结果表明过大的噪声会使突触失去学习能力,不同的耦合水平会产生不同的学习效果.

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