有噪声条件下神经元编码的预测

李鹏

山东科技大学理学院， 山东 青岛 266590

有噪声条件下神经元编码的预测

李鹏

山东科技大学理学院， 山东 青岛 266590

以Hodgkin-Huxley模型为例，通过分析神经元的峰电位间隔（ISI）来研究神经元的编码预测。对于神经元系统来说，噪声对系统的发放起了重要的作用。在有噪声的情况下，弱的信号可以使神经元产生发放。在某个噪声强度下可以使神经元的ISI序列的非线性预测误差（NPE）达到最小值，从而提高神经元的预测能力。

噪声；神经元；编码；峰电位间隔；非线性预测误差

多数的神经元都用动作电位传递信息。动作电位序列包含了生物编码信息。对于一个时间序列，我们可以来对它进行预测，从而来研究信息编码。对于一个确定性系统来说，由于它具有规则的行为，所以对于他的预测非常容易。对于一个混沌系统行为的预测就比较复杂。有研究指出，在神经元的信息传递过程中，可以用神经元的峰电位间隔（ISI）来研究神经元的编码行为，当一个混沌信号通过一个神经元转换为一个spike train时，系统的动力学性质被保留。这里我们使用非线性预测的方法来分析混沌驱动的神经元的编码行为，用由Sauer提出的非线性预测误差（NPE）来分析噪声对神经元编码预测的影响。这种方法并不要求需要许多的数据点，但是我们所得到的数据点必需是非常有用的。

1、模型

我们使用Hodgkin-Huxley（HH）模型。HH模型是1952年Hodgkin和Huxley在多年的实验数据和电缆理论及中心导体理论的基础上提出来的。它是神经生物学里对动作电位发放描述最准确的经典模型。……