کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4974822 | 1365551 | 2014 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Synchronization of biological neural network systems with stochastic perturbations and time delays
ترجمه فارسی عنوان
هماهنگ سازی شبکه های بیرونی شبکه عصبی با اختلالات تصادفی و تاخیر زمانی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
ترجمه چکیده
با پیشرفت در بیوشیمی، زیست شناسی مولکولی و نورو شیمیایی پیشرفت قابل توجهی در درک خواص مولکولی مواد بیهوشی وجود دارد. با این حال، با وجود این پیشرفتها، ما هنوز درک نمی کنیم که چگونه عوامل بیهوشی بر خواص نورون ها اثر می گذارند که به بی حسی بطور کلی در سطح ماکروسکوپی منتهی می شود. آزمایش های تجربی گسترده ای وجود دارد که مجموعه ای از نورون ها ممکن است به عنوان نوسان کننده عمل کند و هماهنگ سازی نوسان ها ممکن است نقش کلیدی در انتقال اطلاعات در سیستم عصبی مرکزی داشته باشد. این ممکن است به خصوص درک مکانیسم عمل بیهوشی عمومی باشد. در این مقاله، ما یک مدل سرعت شارژ سوزناک تصادفی ساده برای یک شبکه عصبی مصنوعی و مهار کننده در برابر تاخیر زمان سیستم و اختلالات ورودی تصادفی ایجاد می کنیم. علاوه بر این، ما شرایط کافی برای همبستگی میانگین همبستگی و همبستگی همسایگی جهانی برای این مدل فراهم می کنیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
With advances in biochemistry, molecular biology, and neurochemistry there has been impressive progress in the understanding of the molecular properties of anesthetic agents. However, despite these advances, we still do not understand how anesthetic agents affect the properties of neurons that translate into the induction of general anesthesia at the macroscopic level. There is extensive experimental verification that collections of neurons may function as oscillators and the synchronization of oscillators may play a key role in the transmission of information within the central nervous system. This may be particularly relevant to understand the mechanism of action for general anesthesia. In this paper, we develop a stochastic synaptic drive firing rate model for an excitatory and inhibitory cortical neuronal network in the face of system time delays and stochastic input disturbances. In addition, we provide sufficient conditions for global asymptotic and exponential mean-square synchronization for this model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of the Franklin Institute - Volume 351, Issue 3, March 2014, Pages 1205-1225
Journal: Journal of the Franklin Institute - Volume 351, Issue 3, March 2014, Pages 1205-1225
نویسندگان
Xianlin Zeng, Qing Hui, Wassim M. Haddad, Tomohisa Hayakawa, James M. Bailey,