神經元網絡的格蘭杰因果關系研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、神經元網絡的結構是研究大腦功能的重要基礎。在能給出有向網絡連接關系的數(shù)學方法中，格蘭杰因果關系（Granger Causality,簡稱G C)以其原理簡單、容易使用、有現(xiàn)成軟件、適用范圍廣、一定條件下有良好的解釋等優(yōu)勢而在眾多網絡重構的方法中占有一席之地。然而，將基于線性模型的GC直接應用在動力學呈非線性的神經元系統(tǒng)上違背了 GC基本模型的假設。盡管如此，在神經科學的實驗研究中G C仍是常用分析方法，并且數(shù)值實驗表明，在某種條件下GC

2、似乎能重構出正確的神經元網絡。本課題針對這一矛盾，研究和分析基于GC的網絡重構用于模型神經元的適用性。通過數(shù)值模擬整合發(fā)放神經元模型和Hodgkin-Huxley神經元模型，發(fā)現(xiàn)在各種輸入條件和網絡拓撲結構下，G C能以很高的正確率重構網絡。進一步在理論上對G C和神經元動力學發(fā)放響應特點作更細致的分析，建立了神經元動力學-放電觸發(fā)平均-殘差協(xié)方差-GC的相互聯(lián)系，闡明了重構成功的原因。作為擴展，對GC在實際神經元網絡中應用的一些問題進

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