Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення

IF 0.6 Q4 PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY

Ukrainian Journal of Physics Pub Date : 2023-05-11 DOI:10.15407/ujpe68.3.170

O. V. Shchur

{"title":"Вихідний потік зв’язуючого нейрона з порогом 2, стимульованого процесом відновлення","authors":"O. V. Shchur","doi":"10.15407/ujpe68.3.170","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Iнформацiя в мозку передається мiж нейронами за допомогою стереотипних електричних iмпульсiв, якi називаються спайками. Оскiльки активнiсть бiологiчних нейронiв є випадковою, ми вивчаємо статистику нейронної активностi, а саме часових iнтервалiв мiж послiдовно згенерованими нейроном спайками. Нейрон перетворює випадковий потiк вхiдних iмпульсiв в iнший, вихiдний потiк. Вхiдний потiк у цiй роботi описується як точковий процес вiдновлення. У якостi нейронної моделi розглядається модель зв’язуючого нейрона з порогом 2. Отримано зв’язок мiж перетвореннями Лапласа функцiй розподiлу мiжспайкових iнтервалiв для вхiдного потоку iмпульсiв та для вихiдного потоку, згенерованого у вiдповiдь на цей стимул. Отримане спiввiдно-шення дозволяє знайти саму функцiю розподiлу та всi її моменти. Отриманi формули були застосованi до випадку, коли вхiдний процес є процесом Ерланга. Зокрема, для розглянутого випадку було знайдено залежнiсть регулярностi нейронної активностi вiд параметрiв вхiдного потоку та фiзичних параметрiв нейронної моделi.","PeriodicalId":23400,"journal":{"name":"Ukrainian Journal of Physics","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.6000,"publicationDate":"2023-05-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ukrainian Journal of Physics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15407/ujpe68.3.170","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Iнформацiя в мозку передається мiж нейронами за допомогою стереотипних електричних iмпульсiв, якi називаються спайками. Оскiльки активнiсть бiологiчних нейронiв є випадковою, ми вивчаємо статистику нейронної активностi, а саме часових iнтервалiв мiж послiдовно згенерованими нейроном спайками. Нейрон перетворює випадковий потiк вхiдних iмпульсiв в iнший, вихiдний потiк. Вхiдний потiк у цiй роботi описується як точковий процес вiдновлення. У якостi нейронної моделi розглядається модель зв’язуючого нейрона з порогом 2. Отримано зв’язок мiж перетвореннями Лапласа функцiй розподiлу мiжспайкових iнтервалiв для вхiдного потоку iмпульсiв та для вихiдного потоку, згенерованого у вiдповiдь на цей стимул. Отримане спiввiдно-шення дозволяє знайти саму функцiю розподiлу та всi її моменти. Отриманi формули були застосованi до випадку, коли вхiдний процес є процесом Ерланга. Зокрема, для розглянутого випадку було знайдено залежнiсть регулярностi нейронної активностi вiд параметрiв вхiдного потоку та фiзичних параметрiв нейронної моделi.

查看原文本刊更多论文

大脑中的信息是通过被称为蜘蛛的电脉冲在神经元之间传递的。因为生物神经元的活动是随机的，我们正在研究神经活动统计数据，以及顺序生成的神经元之间的时间间隔。神经元将随机流动的流体脉冲转换为另一种流体。这项工作中的输入流被描述为一个点恢复过程。神经模型观察连接到孔隙2的神经元的模式。获得了Laplase转换与iPod入口流和响应于该刺激产生的弹簧流的棘间期分布函数之间的联系。接收到的备份使您能够找到分发函数本身及其所有时刻。当吸入过程为Erling过程时，应用所收到的公式。特别是，对于所考虑的情况，发现神经活动的规律性取决于神经模型的流量参数和物理参数。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Ukrainian Journal of Physics PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY-

CiteScore

1.20

自引率

20.00%

发文量

244

期刊介绍： Ukrainian Journal of Physics is the general physics edition of the Department of Physics and Astronomy of the National Academy of Sciences of Ukraine. The journal publishes original papers and reviews in the fields of experimental and theoretical physics.