| 摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 生物神经元网络 | 第10-12页 |
| 1.1.1 神经信息学的诞生和发展 | 第10-11页 |
| 1.1.2 生物神经元网络 | 第11-12页 |
| 1.2 突触可塑性规律 | 第12-15页 |
| 1.2.1 大脑的学习、记忆功能与突触可塑性假说 | 第12-13页 |
| 1.2.2 脉冲时间依赖突触可塑性 | 第13-14页 |
| 1.2.3 生物体的自稳内在可塑性及其与突触可塑性的相互作用 | 第14-15页 |
| 1.3 神经元网络的时空动力学综述与放电节律 | 第15-16页 |
| 1.4 课题研究的出发点及意义：BRAIN 计划简介 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 2 恢复变量的时间尺度参数对网络放电节律的影响 | 第18-31页 |
| 2.1 Izhikevich模型与STDP规律 | 第18-20页 |
| 2.2 时间尺度参数a_(Ext)对网络放电节律的影响 | 第20-26页 |
| 2.2.1 决定 γ 节律产生与否的时间尺度参数a_(Ext)的临界值 | 第20-23页 |
| 2.2.2 时间尺度参数a_(Ext)的变化对γ 节律产生时间的影响 | 第23-26页 |
| 2.3 时间尺度参数a_(Int)对网络放电节律的影响 | 第26-29页 |
| 2.4 结论 | 第29-31页 |
| 3 恢复变量对膜电位的依赖程度参数对网络放电的影响 | 第31-43页 |
| 3.1 Izhikevich神经元的静息态 | 第31-32页 |
| 3.2 恢复参数对膜电位的依赖程度参数对网络放电情况的影响 | 第32-42页 |
| 3.2.1 膜电位的小恢复变量振荡过程 | 第32-34页 |
| 3.2.2 无外输入电流的情况下依赖程度参数对网络放电的影响 | 第34-36页 |
| 3.2.3 存在外输入电流的情况下依赖程度参数对网络放电的影响 | 第36-42页 |
| 3.3 结论 | 第42-43页 |
| 4 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
