| Заголовок статьи | «Симулинк модель спайкового нейронного осциллятора» |
| Авторы | Суманджит Сен Гупта, Субхра Канти Дас |
| Аннотация | В работе представлена модель, созданная на основе Simulink, спайковой сети двух нейронов, работающая как нейронный осциллятор. Каждый нейрон базируется на модели Ижикевича. Модель усредненного отклика используется для моделирования различных аспектов синаптической передачи. Параметры в математическом дифференциально-разностном уравнении, описывающем каждый нейрон, установлены так, что они представляют регулярный спайковый шаблон корковых нейронов. Рабочий цикл и частота колебаний нашего генератора весьма гибкие и варьируются изменением одного или нескольких параметров, например, изменяя характер синапсов. Присутствие немногих параметров упрощает моделирование и позволяет этой модели нейронного осциллятора быть легко реализованной в приложениях, которые предполагают устойчивые ритмические структуры. Начальный скачок импульса достаточен для управления этим осциллятором. |
| Ключевые слова | нейронный осциллятор, математическая модель, ижикевич, усредненный отклик, ходжкина-хаксли, спайкинг, корковый |
| УДК | 621 |
| Выпуск | «Проблемы машиностроения и автоматизации» №2 за 2014 год |
Сведения об авторах
Суманджит Сен Гупта — Департамент электроники и связи Академии технологии, Хугли, Индия
Субхра Канти Дас — Департамент робототехники и автоматики CSIR-CMERI, Дургапур, Индия
| Article title | «Simulink model of spiking neural oscillator» |
| Authors | Sumanjit Sen Gupta, Subhra Kanti Das |
| Abstract | A Simulink model of a spiking neural network of two neurons that works as a neural oscillator is presented. Each neuron is based upon Izhikevich Spiking Neuron Model. Average Response Model is used to model various aspects of synaptic transmissions. The parameters in the mathematical differential equation describing each neuron are set such that they exhibit a regular spiking pattern of cortical neurons. The duty cycle and frequency of oscillations of our oscillator are quite flexible and are tuned by varying one or more of a few parameters, for example, changing the nature of synapses. The presence of very few parameters reduces the complexity of simulation and allows this neural oscillator model to be easily implemented in myriad applications that involve sustained rhythmic patterns. An initial spike of stimulus is enough to drive this oscillator. |
| Keywords | simulink, neural oscillator, mathematical model, izhikevich, average response, hodgkin-huxley, spiking, cortical |
| UDC | 621 |
| Issue | «ENGINEERING AND AUTOMATION PROBLEMS» №2, 2014 |
Information about authors
Sumanjit Sen Gupta — Department of Electronics & Communication Engineering Academy of Technology,
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
, Hooghly, India
Subhra Kanti Das — Department of Robotics & Automation CSIR-CMERI, Durgapur, India