脑神经活动中的异宿等值线及竞争原则
VALENTIN S. AFRAIMOVICH
加州大学圣地亚哥分校瓦罗纳研究所非线性科学，拉霍亚吉尔曼博士
马德里，西班牙
2003 年 1 月 6 收到；2003 年 2 月 11 日修订
摘要 非线性动力系统的处理输入信息的能力是许多基础和应用科学的一个关键问题。信息通过计算与吸引（稳定状态，极限周期和奇异吸引子）加工已成为许多出版物的主题。在本文中，我们讨论的基础上，可以在活的生物系统和新的范式在神经计算的设计可以应用于许多现象的解释和预测神经生理学实验信息动态的新方向。这个新概念是比赛（WLC）的原则。这一原则的主要点是基于神经系统的固有开关动力学传入身份或空间投入身份 - 时间输出的转化。在刺激物的存在下的切换，其几何图像中的相空间的序列是异轮廓，唯一地依赖于输入信息。在实现的 WLC 原理的关键问题是对噪声的鲁棒性，同时，在切换到传入的输入的灵敏度。在本文中我们证明有关顺序切换的稳定性两个定理并给予说明的灵敏度和鲁棒性的共存 WLC 网络的几个例子。
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