Модель динамики биологической нейронной сети с гистерезисными связями
Ключевые слова:
биологический нейрон, нейронная сеть, синхронизация нейронов, гистерезис, модель Боука-Вена
Аннотация
Проведено исследование динамики биологической нейронной сети, построенной на основе модифицированной математической модели С.А. Кащенко – В.В. Майорова. Выполнено моделирование запуска эндогенных процессов, образования спайка в синапсе нейрона, а также синхронизации нейронных ансамблей под воздействием метаботропного рецептивного кластера с учетом гистерезисных связей и типа воздействия (химического или электрического). Для описания гистерезисных зависимостей, возникающих в процессе работы нейросети, используется феноменологическая модель Боука-Вена.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1.Кащенко С. А. Модели волновой памяти/С. А. Кащенко, В. В. Майоров. – М. : УРСС, 2009. – 288 с.
2.FitzHygh R. Biophys. J. – 1961. – 1 445.
3.Nagumo J., Arimoto S., Yoshizawa S. Proc. IRE. – 1962. – 50 2061.
4.Hodgkin A. L., Huxley A. F. J. Physiol. (London). – 1952. – 117 500.
5.Hansel D., Mato G., Meunier C. Neural Comp. – 1995. – 7 307.
6.Guoshen Yu and JeanJacques Slotine. Visual Grouping by Neural Oscillator Networks // Neural Networks, IEEE Transactions on. – 2009. – 20(12). – P. 1871–1884.
7.Hodgkin A. L., Huxley A. F. J. Physiol. (London). – 1952. – 117 500.
8.Hansel D., Mato G., Meunier C. Neural Comp. – 1995. – 7 307.
9.Радченко А. Н. Ионотропные и метаботропные реакции нейрона как инструменты нейронной памяти // Нейроинформатика.– 2006. – T. 1, No 2. – С. 197–227.
10.Ikhouane F., Manosa V., Rodellar J. Dy-namic properties of the hysteretic Bouc-Wen model / F. Ikhouane, V. Manosa, J. Rodellar // Systems & Control Letters. – 2007. – V. 56. – P.197–205.
11.Ikhouane F., Rodellar J. On the Hysteretic Bouc-Wen Model / F. Ikhouane, J. Rodellar // Nonlinear Dynamics – 2005. – V. 42. – P. 63–78.
12.Solovyov A. M., Semenov M. E., Meleshenko P. A., Barsukov A. I. Bouc-Wen model of hysteretic damping // Procedia Engineering. – 2017.– 201. – P. 549–555.
13.Казанович Я. Б., Борисюк Р. М. Синхронизация в нейронной сети фазовых осцилляторов с центральным элементом // Матем. моделирование. – 1994. – 6:8. – 45–60.
14.Sara J. Aton, Julie Seibt. Neuron 61, 454–466, February 12, 2009 Elsevier Inc.
15.Крюков В. И. Модель внимания и памяти, основанная на принципе доминанты и компараторной функции гиппокампа // Журнал высшей нервной деятельности. – 2004. – No 1.
16.Грачиков Д.В., Семенов М.Е., Канищева О.И. Cинхронизация нейронных ансамблей под действием МРК // XIII Международ-ная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», 2013.
17.Абарбанель Г.Д., Рабинович М.И., Селверстон А., Баженов М.В., Хуэрта.Р, Сущик М.М., Рубчинский Л.Л. Синхронизация в нейронных ансамблях // УФН. – 1996. – 166 363–390.
18.Лебедев Г.Н., Семенов М.Е., Грачиков Д.В., Канищева О.И. Гистерезисная модель синхронизации биологических нейронов// Информационные технологии. – 2014.– No 6. – С. 11–16
2.FitzHygh R. Biophys. J. – 1961. – 1 445.
3.Nagumo J., Arimoto S., Yoshizawa S. Proc. IRE. – 1962. – 50 2061.
4.Hodgkin A. L., Huxley A. F. J. Physiol. (London). – 1952. – 117 500.
5.Hansel D., Mato G., Meunier C. Neural Comp. – 1995. – 7 307.
6.Guoshen Yu and JeanJacques Slotine. Visual Grouping by Neural Oscillator Networks // Neural Networks, IEEE Transactions on. – 2009. – 20(12). – P. 1871–1884.
7.Hodgkin A. L., Huxley A. F. J. Physiol. (London). – 1952. – 117 500.
8.Hansel D., Mato G., Meunier C. Neural Comp. – 1995. – 7 307.
9.Радченко А. Н. Ионотропные и метаботропные реакции нейрона как инструменты нейронной памяти // Нейроинформатика.– 2006. – T. 1, No 2. – С. 197–227.
10.Ikhouane F., Manosa V., Rodellar J. Dy-namic properties of the hysteretic Bouc-Wen model / F. Ikhouane, V. Manosa, J. Rodellar // Systems & Control Letters. – 2007. – V. 56. – P.197–205.
11.Ikhouane F., Rodellar J. On the Hysteretic Bouc-Wen Model / F. Ikhouane, J. Rodellar // Nonlinear Dynamics – 2005. – V. 42. – P. 63–78.
12.Solovyov A. M., Semenov M. E., Meleshenko P. A., Barsukov A. I. Bouc-Wen model of hysteretic damping // Procedia Engineering. – 2017.– 201. – P. 549–555.
13.Казанович Я. Б., Борисюк Р. М. Синхронизация в нейронной сети фазовых осцилляторов с центральным элементом // Матем. моделирование. – 1994. – 6:8. – 45–60.
14.Sara J. Aton, Julie Seibt. Neuron 61, 454–466, February 12, 2009 Elsevier Inc.
15.Крюков В. И. Модель внимания и памяти, основанная на принципе доминанты и компараторной функции гиппокампа // Журнал высшей нервной деятельности. – 2004. – No 1.
16.Грачиков Д.В., Семенов М.Е., Канищева О.И. Cинхронизация нейронных ансамблей под действием МРК // XIII Международ-ная конференция «Информатика: проблемы, методология, технологии», 2013.
17.Абарбанель Г.Д., Рабинович М.И., Селверстон А., Баженов М.В., Хуэрта.Р, Сущик М.М., Рубчинский Л.Л. Синхронизация в нейронных ансамблях // УФН. – 1996. – 166 363–390.
18.Лебедев Г.Н., Семенов М.Е., Грачиков Д.В., Канищева О.И. Гистерезисная модель синхронизации биологических нейронов// Информационные технологии. – 2014.– No 6. – С. 11–16
Опубликован
2018-03-12
Как цитировать
Соловьёв, А. М., Кабулова, Е. Г., & Семёнов, М. Е. (2018). Модель динамики биологической нейронной сети с гистерезисными связями. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (1), 133-141. https://doi.org/10.17308/sait.2018.1/1201
Выпуск
Раздел
Интеллектуальные информационные системы
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
