正弦扰动下Hindmarsh-Rose神经网络拓扑识别方法

本文主要探讨了"正弦扰动引起的Hindmarsh-Rose神经网络拓扑识别"这一课题。Hindmarsh-Rose模型是一种广泛应用于生物物理系统中模拟神经元行为的数学模型，它结合了非线性动力学特性，可以捕捉到神经元活动的复杂模式。在该研究中，作者ZHAO Junchan、AZIZ-ALAOUIM A.、BERTELLEC Cyrille和CORSON Nathalie聚焦于如何利用正弦扰动作为输入信号，来识别神经网络的拓扑结构。 正弦扰动是一种常见的实验控制手段，在许多科学领域，如神经系统和控制系统中，它被用来测试系统的响应性和稳定性。在这个特定的研究中，通过施加正弦波形的干扰，研究人员试图理解这种干扰如何影响神经网络的行为，并以此作为线索来揭示其内在的拓扑结构。神经网络的拓扑识别是理解其工作原理的关键，因为它关系到信息在网络中的传播路径和节点间的相互作用。 文章发表在《中国科学：信息科学》（Science China Information Sciences）上，卷59，第11期，2016年，DOI为10.1007/s11432-015-0915-9。读者可以通过期刊引擎访问全文，链接为http://engine.scichina.com/doi/10.1007/s11432-015-0915-9，同时期刊还提供了当期目录，可在http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCIS/59/11查阅。 论文研究不仅关注理论分析，还可能包含了实验设计和数值仿真，以验证正弦扰动对Hindmarsh-Rose网络动态响应的影响，以及这些响应如何反映网络拓扑。此外，文章可能讨论了与神经网络拓扑相关的其他问题，例如神经元之间的连接模式，突触权重的重要性，以及如何通过网络的动态行为来推断网络的拓扑结构。 文中还提及了其他几篇相关研究，如预测器基神经动态表面控制在多艘无人水面艇分布式编队跟踪中的应用，以及神经网络计算动态系统输出的能力，这些内容展示了神经网络在复杂系统控制和建模领域的广泛应用。 总体来说，这篇研究论文深入探究了正弦扰动对Hindmarsh-Rose神经网络动态性能的影响，并借此手段实现了拓扑识别，这不仅对于神经科学有实际意义，也为控制系统设计和复杂网络研究提供了新的视角和技术手段。