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基于一种自适应突触学习规则的非对称神经网络同步与动力学研究
【摘要】：本文针对一般的非对称神经网络,提出了一种自适应突触学习方法,并用Lasalle不变性原理证明了这种自适应算法的有效性。数值模拟结果表明突触连接可以收敛于一定的强度,在此强度下网络达到同步输出。神经网络同步轨道的ISI随着控制参数的变化出现典型的倍周期分岔现象,这相较于传统的单神经元模型的分岔结果更进一步,对我们理解神经元集群的活动具有指导意义。
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