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摘要
实验发现,在觉醒时学习导致了突触强度的净增强,并伴随着神经元从强直性发放向阵发性发放的转变;在睡眠时突触强度净减弱到基准值,并且神经元的阵发性发放重新转变为强直性发放.本文提出了一种突触可塑性模型,并在由Hindmarsh-Rose神经元组成的神经网络中,实现了觉醒-睡眠周期中这种突触强度的变化和神经元发放动力学的转变.通过数值模拟和理论分析进一步发现,神经网络的平均突触权值在长时间的觉醒或睡眠后可以达到一个稳定值,该稳定值取决于模型中一些特定参数的比值.特别地,当平均突触权值达到稳定值时,突触权值的分布呈现出稳定的真实神经系统中观察到的对数正态分布,并且这种分布的波动性与突触可塑性模型中噪声的波动性呈正相关.本文提出的突触可塑性模型及其动力学的研究结果可为觉醒-睡眠周期中突触可塑性及其神经元发放的生理机制研究提供理论参考,并在睡眠障碍治疗或干预措施的开发中具有潜在的应用价值.
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