摘要
在小世界网络基于我们的以前联合脉搏的integrate-and-Gre神经原模型,我们在这个模型生产的象electroencephalographic一样信号的复杂行为上调查不同连接拓扑学的效果。我们证明若干次,经常是的系列分析方法使用了分析electroencephalographic-likesignals的复杂行为,例如在重新可伸缩的范围分析(R/S)以内的阶段空间,关联尺寸,分数维的尺寸,和林中小丘代表的重建。我们发现不同连接拓扑学在integrate-and-fire神经原的模型导致不同动态行为。
出版日期
2006年02月12日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)