网络模体信号放大研究Fitzhugh-Nagumo神经元

摘要最近发现由三节点构成的前馈模体可以放大输入的弱信号。该前馈模体由三个节点组成，其中两个节点负责接收外部输入信号（输入节点），并共同调控第三个节点的输出（输出节点）。在本文中，我们提出了一种改进的三节点前馈模体，即在两个输入节点之间增加一条连边。研究发现，适当调节该连边的耦合强度，可以显著地提高输出节点对输入弱信号的响应。同时，我们分析了改进的前馈模体这一简单结构的信号放大功能机理。68846

该论文有图8幅，参考文献11篇。

毕业论文关键词：三节点前馈模体信号放大双稳系统 Fitzhugh-Nagumo神经元

Signal amplification in network motifs

Abstract

It has been found that a triple-node feed-forward motif has a function of signal amplification, where two input nodes receive the external weak signal and jointly modulate the response of the third output node. We here show that the signal amplification can be further enhanced by adding a link between the two input nodes in the feed-forward motif. We further reveal that the coupling strength of the link regulates the enhancement of signal amplification in the modified feed-forward motif. We finally analyze the mechanism of signal amplification of such simple structure.

Key Words: triple-node motif signal amplification bistable system the FitzHugh-Nagumo neuron

摘要--Ⅰ

Abstract-Ⅱ

目录--Ⅲ

图清单---IV

1 引言1

2网络模体的介绍- 2

2.1三节点前馈神经元-2

2.2双势阱振子--3

2.3神经元模型--4

3网络模体的信号放大5

3.1三节点前馈模体6

3.2三个耦合双稳系统的模体7

3.3信号放大系数---8

3.4临界耦合强度---9

3.5模型FHN10

4 结论--11

参考文献12

致谢--13

图清单

图序号图名称页码

图2-1 连接图案 2

图2-2 双势阱振子的势 3

图2-3 FHN的相图 4

图3-1 三节点模体的草图 5

图3-2 放大系数与耦合强度在的关系图 7

图3-3 不同的耦合强度和放大系数关系图 8

图3-4 当时，的平均值图

图3-5 在不同和值时的信号放大系数

1引言

在科学的各个领域内，复杂的网络是一个有效的模拟真实系统的工具[1]。在过去的二十年里，在复杂网络的研究领域发表了很多新的成果，从而能帮助我们理解复杂的现象,包括追溯疾病爆发的来源，给精神分裂症和老年痴呆症等患者提供了帮助，或是设计避免交通拥堵的最优策略。论文网

最近发现,在复杂网络中存在很重要的重复布线图案，称为网络模体，比如在网络中，一些小结构元素出现次数比随机网络中要多的多[2]。因为在复杂网络中，这些小结构可以视为简单的网络模块，所以，在对网络模型进行分析时，这些模块可以使我们了解到给定的网络功能。例如，因为无标度网络可以看成是一系列的星形网络的集合，所以在无标度网络中，首次爆炸性同步转变可以用星形网络帮助理解[3]。同样地，在脑网络中的时空周期性放电模式可以在神经系统的通用组件中——单向循环重现。在微观和宏观的生物网络，模体是很常见的，但是它们特殊的信息传输方式仍不清楚。网络模体信号放大研究Fitzhugh-Nagumo神经元:http://www.youerw.com/wuli/lunwen_77539.html