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摘要
混合振荡和相干共振广泛存在于生物神经系统，且与某些生理功能有密切联系.本文采用能产生混合振荡的改进FitzHugh–Nagumo神经元模型构建电耦合神经元网络模型.在确定性的网络模型中，发现耦合强度的增大不仅能使得神经元的放电达到完全同步，还能使得放电模式从混合振荡变为周期1峰放电.引入高斯白噪声后，发现当耦合强度在较大范围内时，随着噪声强度的增大，放电峰峰间期的变差系数先增大后减小再增大，即出现反相干共振向相干共振的转迁.该结果不仅扩展了神经元网络的复杂随机动力学，还揭示了混合振荡的潜在功能.
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