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分数阶 FitzHugh-Rinzel 簇发放神经元模型的 放电活动及其耦合动力学
作者:数学建模与神经计算 发布日期:2023-6-7
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关键词:-

无



分数阶 FitzHugh-Rinzel 簇发放神经元模型的放电活动及其耦合动力学


Firing activities of a fractional-orderFitzHugh-Rinzel bursting neuron model and its coupled dynamics



Author: Argha Mondal, Sanjeev Kumar Sharma, Ranjit Kumar Upadhyay and Arnab Mondal

DOI: 10.1038/s41598-019-52061-4
Dates: Received December 2018



Link to the Journal: 10.1038/s41598-019-52061-4
Scientific Reports 9(1)
Vol. 9, No. 1 (2019) 15721




可兴奋系统的分数阶动力学在物理上可以被描述为一种记忆依赖现象。它可以为某些类型的神经元模型产生多样化和迷人的振荡模式。为了解决这些特征,我们考虑了一个非线性快慢 FitzHugh-Rinzel(FH-R) 模型,该模型在一组固定参数下表现出椭圆簇发放,输入电流恒定。这种经典阶模型的推广为理解单个神经元动力学提供了广泛的神经元反应 (规则尖峰、快速尖峰、簇发放、混合模式振荡等)。到目前为止,还不完全了解分数阶动力学在多大程度上可以重新设计可兴奋系统的放电特性。我们研究了经典阶系统如何改变其复杂的动力学,以及簇发放如何根据分数指数 (0 < α 1) 进行稳定性和分岔分析,从而改变不同的振荡。这是由于分数阶动力学的记忆效应而发生的。分数阶 FH-R 模型的放电频率低于经典阶模型,即便它存在第一个尖峰延迟。此外,我们研究了具有小耦合强度的耦合 FH-R神经元的反应,这些耦合强度在特定分数阶上同步。有趣的动力学特征表明,在这个分数阶系统中可以诱导的各种神经计算特征,从而丰富了功能神经元机制。



译文:分数阶 FitzHugh-Rinzel 簇发放神经元模型的 放电活动及其耦合动力学

原文:Firing activities of a fractional-order FitzHugh-Rinzel bursting neuron model and its coupled dynamics


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