复杂神经元网络的爆发式簇同步机理及调控机制研究

The explosive cluster synchronization of complex neuron network plays an important role in learning, memory and other neural functions, reveal its induced mechanism and explore its regulatory method are important theoretical problems. The concept of ‘Self-Organized Criticality’ which belongs to the famous ‘sandpile model’ will be migrate to neural dynamics field in this project. With the relationship between the explosive cluster synchronization and the network topology structure as well as the scale as the breakthrough point, combining the nonlinear dynamics, numerical analysis and circuit simulation and the experimental method, complex neural network topology, scale, the incentive model and chemical synapses excitatory effect on the degree, way and effect mechanism to explosive cluster synchronization will be analyzed in-depth, the may dual function mechanism due to time-delay as well as its topology, size modulation to the target mode effects in a complex network will be explored. Therefore, a set of reliable explosive cluster synchronization trigger and suppression strategies can be established, accordingly, to deepen the basic function of the formation of mesoscopic level of brain function may be provided. The findings of this project have important research significance and potential application value.

复杂神经元网络爆发式簇同步在学习、记忆及其它神经功能中扮演着重要角色，揭示其诱发机理和探明其调控方法是重要的理论问题。本项目将“沙堆模型”的“自组织临界”概念迁移到神经动力学领域，以爆发式簇同步与网络拓扑结构、规模之间的关系为切入点，运用非线性动力学、数值分析与电路模拟及实验相结合的方法，深入分析复杂神经元网络的拓扑、规模、激励模式及化学突触兴奋性对爆发式簇同步的影响程度、方式、作用规律等机理，探明时滞在复杂网络爆发式簇同步中可能存在的双重作用机制以及时滞的拓扑、大小对复杂神经元网络爆发式簇同步目标模态的调制效果，从而建立起复杂神经元网络爆发式簇同步的可靠触发和抑制策略，为深化介观层面脑功能基本机能的形成提供可能的理论依据，具有重要的研究意义和潜在的应用价值。

复杂神经元网络爆发式簇同步在学习、记忆及其它神经功能中扮演着重要角色，揭示其诱发机理和探明其调控方法对更深入认识神经系统的功能、作用和相关疾病预防意义重大。. 本项目将“沙堆模型”的“自组织临界”概念迁移到神经动力学领域，以爆发式簇同步与网络拓扑结构、规模之间的关系为切入点，运用非线性动力学、数值分析与电路模拟及实验相结合的方法，深入分析了复杂神经元网络的拓扑、规模、激励模式及化学突触兴奋性对爆发式簇同步的影响程度、方式、作用规律等机理，其结论对建立复杂神经元网络爆发式簇同步的可触发和抑制将提供可操作方案。. 对于时滞在复杂神经元网络爆发式簇同步中的重要作用，研究了非对称结构耦合神经元系统的特性，发现非对称电流激励下的非对称电耦合系统中，时滞信号的介入并在耦合强度变化的配合下，不仅可以使系统几乎完全同步于耦合前单个神经元所在区域之内，而且可以几乎完全同步于耦合前单个神经元所在区域之外。. 在复杂神经元网络爆发式簇同步的稳态同步目标模态决策机制研究方面，首先根据对称耦合系统的特殊现象提出了“虚拟等同对称激励电流”的概念，而后，根据非对称耦合系统的相关数据，发现其几乎完全同步稳定运行模态与耦合强度、激励电流之间有着强烈的内在关系。为此，一个定性判据被首先提出，然后，在假设系统已处于近似完全同步的基础上，严格推导出了系统稳态同步目标模态的定量化依据。此外，项目执行还关注了化学突触耦合非对称神经元系统稳态同步目标模态的影响。获得了增大耦合强度，也不一定能使两神经元向完全同步或近似完全同步的方向发展，但至少可以向节律同步、簇同步方向发展；兴奋性突触耦合下也可以出现稳定的反相同步；即使实在非时滞网络中，系统的稳定目标模态也完全不受单神经元个体各自所对应激励得约束；抑制性突触耦合的系统发放活性范围更大等结论。这些研究结论对于理解神经系统工作状态转换具有重要参考价值。