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摘要
对Lévy噪声激励的带有时滞反馈FHN神经元系统的动力学行为进行了研究。分别利用Janicki-Weron算法和四阶Runge-Kutta算法产生Lévy噪声并模拟出FHN系统方程的稳态概率密度曲线,然后对FHN神经元系统的随机P-分岔现象进行了探讨。研究发现:时滞量的增大会诱导神经元由激发态转移到静息态,而时滞反馈强度的增大有利于神经元从静息态向激发态转变;Lévy噪声强度和稳定性指标的增大都会导致系统模型的稳态概率密度曲线由单峰结构转化为双峰结构,减小了神经元处于静息态的概率,增大了其处于激发态的概率;然而Lévy噪声偏斜参数的增大会促进神经元由激发态向静息态转变。
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