人脑含有上千亿的神经元细胞,有超过1410个神经突触,其结构与功能极为复杂,需要从不同层次对其进行探究。神经网络与全脑功能是神经信息学研究的重点,也是人类脑计划中的重要研究项目。突触是神经元之间信息传递的主要结构,它有在一定条件下增减数目、改变形态及调整功能的能力,即突触可塑性,大量研究证明突触可塑性是学习与记忆的细胞分子生物学基础。本文将通过神经网络模型从理论上研究突触可塑性修正参数、抑制性神经元所占比例对神经元放电活动的影响。本文研究内容分为以下三部分:第一部分研究了突触权重修正强度对神经网络放电活动的影响。可塑性神经网络中,单个神经元的动力学由Izhikevich模型决定,突触可塑性采用依赖神经元脉冲时序的可塑性规则(STDP),同时考虑了脉冲在轴突上的传导延迟。研究表明,此模型描述的放电活动中能出现?节律,?节律的呈现依赖突触权重的修正强度:对于突触权重增强修正的最大值(10)A,当??13.009.0(10)A时,网络在3600s的放电时间内存在?节律。其中当0.09 A0.1(10)??时,随着A(10)的增大,?节律首次出现的时间有所推迟,然而当0.1 A0.13(10)??时,随着(10)A的增大,?节律首次出现的时间有所提前;对于突触权重抑制修正的最大值-A,当??13.012.0-A时,网络在3600s的放电时间内存在?节律,并且随着-A的增大,?节律首次出现的时间有所提前。此部分内容在本文第二章。第二部分研究了描述权重变化快慢时间参数?对神经网络放电活动的影响。研究表明,当??217?时,网络在3600s的放电时间内存在?节律,并且随着?的减小,?节律首次出现的时间有所提前。此部分内容在本文第二章。第三部分研究了抑制性神经元所占比例对神经网络放电节律的影响。为了脑电平衡,神经网络中既有兴奋性神经元也存在一定数量的抑制性神经元。兴奋性神经元主要负责传递信息;抑制性神经元通过释放抑制性递质,使神经网络的活动始终处于一种稳定的状态。虽然抑制性神经元相比于兴奋性神经元的数目只是少量的,但它们对于神经网络中神经编码的演化是极其重要的。通过研究发现,?节律的产生依赖于抑制性神经元数量所占比例,当??174:826Ni:Ne200:800时(其中Ne:Ni为兴奋性神经元与抑制性神经元数量之比),网络在3600s的放电时间内才会存在?节律。此外给出了?节律首次出现的时间随抑制性神经元的数量所占比例的增减而发生的变化。在整个变化的过程中存在三个特殊的比例,通过对比这种情况下网络的放电神经元数目与时间的关系发现,大数量的放电事件比较稀疏时,它的放电频谱分布图中有?节律的产生,若大数量的放电事件比较密集时,它的放电频谱分布图中没有?节律的产生。