時間延遲和耦合強度是影響神經網絡同步的重要因素。本文利用霍奇金—赫胥黎（HH）神經元模型構建一個包含不同尺度子網絡的模塊化神經網絡，即小尺度隨機網絡通過化學突觸與大尺度小世界網絡單向連接。研究發(fā)現(xiàn)，時間延遲在網絡中誘發(fā)了多個同步轉換。當時間延遲是單個神經元放電周期的整數(shù)倍時，耦合強度增加也促進網絡同步化。

考慮到模塊化網絡中不同位置的時間延遲可能具有不同作用，我們探討子網絡之間以及子網絡內部的時間延遲對模塊化網絡同步的影響。我們發(fā)現(xiàn)，當子網絡內同步良好時，兩個子網絡內部時間延遲增加會誘發(fā)其自身出現(xiàn)多個同步轉換。此外，小尺度網絡的同步狀態(tài)會影響大尺度網絡的同步。進一步發(fā)現(xiàn)，兩個子網絡之間的時間延遲誘導模塊化網絡的同步轉換，但對接收信號的子網絡內的同步基本無影響。通過分析兩個子網絡之間的相位差，我們發(fā)現(xiàn)模塊化網絡出現(xiàn)同步轉換的機制是相位差的周期性變化。最后，通過對不同尺度模塊化網絡的研究，證明了本文結果的泛化性。

關鍵詞： 霍奇金—赫胥黎神經元；模塊化神經網絡；子網絡；同步；時間延遲

作者：

黃衛(wèi)芳1，楊利建1，詹璇1，付子英2，賈亞1

編輯：黃飛