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.2018年1月10日;8(1):379.
doi:10.1038/s41598-017-18783-z。

混合尖峰神经元模型中不连续重置过程引起的混沌路径

附属公司

混合尖峰神经元模型中不连续重置过程引起的混沌路径

Sou Nobukawa先生等人。 科学代表. .

摘要

提出了几种混合尖峰神经元模型,它们结合了连续尖峰产生机制和尖峰后的不连续重置过程。例如,Izhikevich神经元模型可以重现许多峰值模式。在重置过程中状态相关跳变的影响下,该模型明显具有各种类型的分岔和混沌路径。在这项研究中,我们进一步关注混沌行为和状态相关跳跃之间的关系,通过比较有和没有重置过程的尖峰神经元模型版本来接近这一主题。我们首先采用一个连续的二维脉冲神经元模型,其中处于脉冲状态的轨道不表现出发散行为。然后,我们将重置过程插入到模型中。使用带有跳跃矩阵的Lyapunov指数和Poincar’e映射的特征乘数进行评估,结果表明重置过程会导致两种类型的混沌行为(即突发混沌尖峰和近周期两个混沌尖峰)。此外,我们确认,由于分别跳到超极化和去极化区域时产生的慢尺度和快尺度动力学,这种混沌爆发状态是由周期性峰值状态产生的。

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作者声明,他们没有相互竞争的利益。

数字

图1
图1
连续脉冲神经元模型中的系统行为。的轨道(v(v),u个)在不使用直流电的情况下 = 区域#1中的0()和#2(b条); 的轨道(v(v),u个)(上部)和时间序列v(v)(下)在1号区域应用直流电的条件下( = 0.004) (c(c))和#2( = 0.04) (d日). ( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05;β = 0.5(区域#1),β = 0.3(区域#2))。
图2
图2
特征值最大实部的依赖性 j个(j个 = 1,2)关于参数()以及对 j个关于参数(b条)在区域#1(左)和区域#2(右)中。( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05;β = 0.5(区域#1),β = 0.3(区域#2))。
图3
图3
最大Lyapunov指数λ 1作为的函数v(v) 第页d日围绕混沌区域( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05). ()地区#1(β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4). (b条)区域#2(β = 0.3, = 0.04,v(v)  = 0.225).
图4
图4
分歧图和Lyapunov指数λ j个(j个 = 1,2)作为v(v) 第页围绕混沌区域( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05). ()区域#1(β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4,d日 = 0.01). (b条)区域#2(β = 0.3, = 0.04,v(v)  = 0.225,d日 = 0.01).
图5
图5
混沌时间序列v(v)(t吨)(上部)和轨道(v(v),u个)(下部)在区域#1中具有状态依赖跳跃的尖峰神经元模型中()和#2(b条). ( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05. 区域#1:β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4,v(v) 第页 = 0.33和d日 = 0.01; 和区域#2:β = 0.3, = 0.04,v(v)  = 0.225,v(v) 第页 = 0.14和d日 = 0.01).
图6
图6
从峰值到突变的过渡方案v(v) 第页在区域#1中。()的分叉图u个  + d日(虚线表示v(v)-nullcline)和(b条)轨道(v(v),u个). 参数值类似于图4和图5中的值( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05,β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4,d日 = 0.01). 图中的红色圆圈v(v) 第页 = 0.32表示区域,其中(v(v),u个)跳入v(v)˙>0.
图7
图7
返回映射的依赖关系u个 +1 = ψ(u个 )关于参数v(v) 第页在区域#1中()和#2(b条). ( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05,d日 = 0.01. 区域#1:β = 0.5, = 0.004和v(v)  = 0.4; 和区域#2:β = 0.3, = 0.04和v(v)  = 0.225).
图8
图8
返回映射的依赖关系u个 +1 = ψ(u个 )关于参数ε在区域#1中()和#2(b条). ( = 0.1,α = 0.1,d日 = 0.01. 区域#1:β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4和v(v) 第页 = 0.33; 以及区域#2:β = 0.3, = 0.04,v(v)  = 0.225和v(v) 第页 = 0.14).
图9
图9
区域#1中混沌爆发的脉冲间隔(ISI)的返回图。( = 0.1,α = 0.1,ε = 0.05,β = 0.5, = 0.004,v(v)  = 0.4,d日 = 0.01).

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引用人

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