考虑电磁流耦合，提出了一种改进的FitzHugh–Nagumo神经元模型，该模型具有基于sigmoid函数的恢复变量。研究了所提出的神经元模型的动力学性质，随着激励电流的增加，不动点的数量减少到一个。研究了分叉图，以显示不同励磁电流和参数值的混沌和周期状态。一个N个×N个构建了神经元网络模型，研究了波传播和波再入现象。研究表明，对于较大的磁通耦合值，螺旋波被抑制，但对于此类磁通耦合的值，单个节点被驱动到周期状态。通过引入高斯噪声作为附加电流项，我们表明，当在整个仿真时间内引入噪声时，节点的动力学会发生很大变化，而200次单位的噪声暴露不会完全改变节点的动力学。

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©2021作者。由AIP出版公司独家授权出版。
2021
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