非周期信息传输：小世界网络中FHN神经元模型的研究

"该研究探讨了在FitzHugh-Nagumo (FHN) 可兴奋性神经元构成的小世界网络中非周期信息传输的特性。在这个模型中，每个神经元节点受到具有特定相关时间的高斯非周期信号的输入，并且内部噪声是强度相同但独立的高斯白噪声。研究发现，随着噪声强度的增大，输入输出信号的相关系数呈现非周期随机共振现象。此外，连接度对非周期信号传输效率的影响并不显著，并且通过分析两个不同小世界网络之间的互相关性，有可能提升信息传递率。这些发现对复杂系统的信号处理理论有着重要的贡献。" 在这篇2009年的论文中，作者曹明明、王景和段法兵深入研究了兴奋性神经元群体的非周期信息传输行为。他们采用FitzHugh-Nagumo模型，这是一种广泛用来模拟神经元动态行为的简化模型。在小世界网络的背景下，神经元节点之间的连接并非随机分布，而是具有一定程度的规则性和局部聚集，这使得网络具有较高的效率和复杂性。 研究的核心在于非周期信号传输。高斯非周期信号反映了神经元在自然环境下可能遇到的多种刺激类型，而内部噪声则模拟了生物系统中不可避免的随机干扰。当噪声强度逐渐增加时，观察到输入信号与输出信号的相关性出现非周期随机共振。这种现象意味着在某些特定的噪声水平下，神经网络可以更有效地编码和传递信息，这在生物学上具有实际意义，因为神经系统经常在噪声环境中运作。 进一步，论文指出连接度对非周期信号传输性能的影响并不显著，这意味着网络结构的局部变化可能不会显著改变信息处理能力。然而，通过对两个不同小世界网络的互相关进行分析，作者探索了如何通过优化网络间的相互作用来提高整体的信息传递率。这为理解和设计更高效的神经信息处理策略提供了新的视角。 总体而言，这项研究为复杂系统中的信号处理理论提供了宝贵的见解，特别是关于如何在噪声和非周期信号条件下优化神经网络的信息传输效率。这对于理解大脑如何处理和编码各种类型的信息，以及开发新型的神经计算和人工神经网络技术具有深远的影响。