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张继伟;邵玉秀;Aaditya V.兰根。;陶路易

尖峰神经元网络的粗粒度框架：从基于强耦合电导的集成核心神经元到ODE的增强系统。 （英语） Zbl 1414.92060号

J.计算。神经科学。 46，第2期，211-232（2019）.
摘要：结构均匀、波动驱动的尖峰神经元网络可以表现出从同质性到同步性的多种动力学行为。我们扩展了在[J.张等，《计算杂志》。神经科学。37，第1期，第81–104页（2014年；Zbl 1382.92104号)]系统地粗化强耦合、基于电导的集成和fire神经元网络的异质动力学。这里导出的种群动力学模型成功地捕捉到了所谓的多重放电事件（MFE），这种事件自然出现在强耦合神经元的波动驱动网络中。尽管这些MFE可能在观察到的神经元雪崩的产生中起着关键作用在体外和体内，使用标准的人口动态模型很难理解这些MFE背后的机制。使用我们的PEA形式，我们系统地生成了一系列模型约简，从主方程到福克-普朗克方程，最后到增广的常微分方程组。此外，我们还表明，这些减少可以如实地描述基于强耦合电导的集成和纤芯神经元网络中MFE生成的异质动态机制。

引用于1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
92立方厘米20 神经生物学

关键词：

尖峰神经元;同步性;同质性;多次射击事件;分区组装平均值;最大熵原理;粗粒度法

引文：

Zbl 1382.92104号

软件：

萨帕
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\textit{J.Zhang}等人，J.Compute。神经科学。46，第2号，211--232（2019；Zbl 1414.92060）
全文： 内政部

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