Pattern Synchronization in a Two-Layer Neuronal Network

孙晓娟; 陆启韶

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Pattern Synchronization in a Two-Layer Neuronal Network

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在一个二层的 neuronal 网络的模式同步被学习。为 Rulkov 地图神经原的一个单个层的网络，有三种模式，噪音导致。添加剂噪音能以一个反响的方法在一些中间的噪音紧张导致订的模式；然而，为小、大的噪音，在那里的紧张存在易兴奋的模式和混乱模式分别地。为二个单个层的网络与层之间的噪音紧张差别联合的一个 neuronal 网络，我们发现二层的网络能作为联合力量增加的夹层完成 synchrony。同步状态强烈取决于联合在层之间的力量和噪音紧张差别的夹层。

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来源
《中国物理快报：英文版》 |2009年第6期|69-72|共4页
作者
孙晓娟; 陆启韶;
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作者单位

Division of General Mechanics;

Beihang University;

Beijing 100191;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;振动、噪声及其控制;
关键词
神经网络; 同步; 噪声强度; 耦合强度; 层网络; 强度差; 神经元; 噪音;

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