可兴奋性神经系统内外部噪声增强的阵列随机共振

段法兵; 徐小龙

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Enhancing array stochastic resonance in excitable neuronal systems through both internal noise and external noise

首发时间：2009-01-20

Duan Fabing ¹ Xu Xiaolong ¹

1、Qingdao University

Abstract：A summing network of FitzHugh-Nagumo model neurons is studied in the context of array stochastic resonance. A noisy aperiodic input, assisted by collective internal array noise, stimulates the summing network for a more efficient response. This form of array stochastic resonance is characterized by a correlation coefficient, and demonstrates the beneficial strategies of both external noise and internal noise.

keywords： Array stochastic resonance summing network internal noise external noise correlation coefficient

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可兴奋性神经系统内外部噪声增强的阵列随机共振

段法兵 ¹ 徐小龙 ¹

1、青岛大学自动化工程学院

摘要：研究了加和FitzHugh-Nagumo神经网络模型中的阵列随机共振现象，一个已被污染的非周期信号作为输入，在网络各神经模型中内部噪声的驱动下，其加和作为网络输出。研究表明神经网络内外部噪声在随机共振范围对于信息传输都起到了积极作用，此性能利用互相关系数进行了衡量，证实了神经网络利用噪声积极作用的两种策略。

关键词：阵列随机共振加和网络内部噪声外部噪声互相关系数

基金：

1. 教育部博士点基金（20051065002）

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Duan Fabing ,Xu Xiaolong . Enhancing array stochastic resonance in excitable neuronal systems through both internal noise and external noise[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2009-01-20]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200901-909.

No.2808432217812324****

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论文编号	200901-909
论文题目	可兴奋性神经系统内外部噪声增强的阵列随机共振
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