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霍思玉;田长海;康、凌;刘宗华

自适应耦合神经元网络的嵌合体状态。 （英语） Zbl 1437.92004号

非线性动力学。 96，第1号，75-86（2019）.
小结：为了更好地理解大脑皮层脑网络中动力学模式的多样性，我们研究了具有自适应耦合的复杂网络中耦合神经元的集体行为。基于神经元系统中动力学和耦合强度之间的相互作用，我们让耦合矩阵随神经元动力学演化。我们发现，在适当的相位参数下，耦合矩阵将自组织成稳定状态，并诱导嵌合体状态。这些嵌合体状态的模式可能不同且丰富，这取决于不同的网络拓扑，例如完全连接、随机和无标度网络。特别是，我们将该自适应模型应用于现实的大脑皮层网络，有趣的是，自适应耦合还可以诱导嵌合体状态的多样性，这可能为高柔性脑功能的实现提供了新的视角。此外，我们发现异质网络中观察嵌合体状态的偏好大于同质网络，同质网络中观察嵌合状态的偏好高于完全连接网络中的嵌合状态，这可能是大自然选择我们大脑网络特定稀疏异质结构的原因之一。

引用于4文件

MSC公司：

92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
92C20美元 神经生物学

关键词：

奇美拉州;自适应耦合;Fitzhugh-Nagumo模型;多集群状态;神经元网络
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\textit{S.Huo}等人，《非线性动力学》。96，第1号，75--86（2019；Zbl 1437.92004）
全文： 内政部

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