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单神经元模型在同步倾向方面的比较。

Comparison of single neuron models in terms of synchronization propensity.

作者信息

Sungar N, Allaria E, Leyva I, Arecchi F T

机构信息

California Polytechnic State University, San Luis Obispo, California 93407, USA.

出版信息

Chaos. 2008 Sep;18(3):033108. doi: 10.1063/1.2959101.

DOI:10.1063/1.2959101
PMID:19045446
Abstract

A plausible model for coherent perception is the synchronization of chaotically distributed neural spike trains over wide cortical areas. A recently introduced propensity criterion provides a tool for a quantitative comparison of different neuron models in terms of their ability to synchronize to an applied perturbation. We explore the propensity of several systems and indicate the requirements to be satisfied by a plausible candidate for modeling neuronal activity. Our results show that the conflicting requirements of stability and sensitivity leading to high propensity to synchronization can be satisfied by a strongly nonuniform attractor made of two distinct regions: a saddle focus plus a sufficiently separated saddle node.

摘要

一种用于连贯感知的合理模型是在广泛的皮质区域上使混沌分布的神经脉冲序列同步。最近引入的倾向准则提供了一种工具,用于根据不同神经元模型同步到施加扰动的能力进行定量比较。我们探究了几个系统的倾向,并指出了用于模拟神经元活动的合理候选模型需要满足的要求。我们的结果表明,由两个不同区域组成的强非均匀吸引子可以满足稳定性和敏感性这两个相互冲突的要求,从而导致高同步倾向:一个鞍焦点加上一个充分分离的鞍节点。

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