延时FitzHugh-Nagumo神经网络的时空编码：模式识别与联想记忆

本文探讨了"延时FitzHugh-Nagumo神经网络的时空编码"这一主题，发表于2005年10月的《上海交通大学学报》第39卷第10期。作者吕晓莉、彭建华和刘延柱主要关注的是如何通过在神经网络设计中引入时间延迟，以模拟更接近现实神经系统的行为。 FitzHugh-Nagumo模型是一种简化但又不失复杂性的生物物理模型，用于研究神经元的活动。在传统模型中，神经元通常表现为单一的自发或响应性放电。然而，通过引入时间延迟，研究者观察到网络中的神经元不再单独放电，而是形成簇状放电，这种现象被称为同步放电。这种模式有助于模式的时间分割，使得网络能够处理和解析复杂的输入信号，即使输入是多种模式的叠加。 网络的关键特性在于它能够根据输入信号中的模式顺序进行分离，每个模式会引发一部分神经元的同步放电，仿佛一个接一个地“弹出”。这种行为体现了网络的时序编码能力，即它能够按特定的时间顺序处理和识别输入模式。这对于理解和模拟实际神经系统的信息处理过程具有重要意义。 此外，当输入模式存在缺失或者不完整的情况时，延时FitzHugh-Nagumo神经网络展现出强大的联想记忆功能。它能够根据存储的记忆模式自行填充缺失的部分，显示出网络具有自我修复和适应的能力，这在认知科学和人工神经网络的研究中是非常有价值的发现。 文中提到的关键概念包括时空模式、神经元、联想记忆、以及随机共振（可能是指网络在特定频率下的响应增强）。这些概念共同构成了神经网络在延时条件下实现高效信息处理的基础。这篇论文对理解神经元网络的动态行为、记忆机制以及信息编码策略提供了深入的见解，对于神经科学和计算神经学领域有重要贡献。