【摘 要】
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通过构建神经元发放模型实现对视觉系统刺激编码方式的解析是计算神经生理学领域的研究热点.在传统线性-非线性-泊松（LNP）模型的基础上,采用稀疏编码模型训练的基函数作为模型
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1304602）、河南省重点科技攻关计划项目（122102210102）、河南省高校科技创新人才支持计划（124200510016）和河南省高校科技创新团队支持计划项目（2012IRTSTHN001）资助
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通过构建神经元发放模型实现对视觉系统刺激编码方式的解析是计算神经生理学领域的研究热点.在传统线性-非线性-泊松（LNP）模型的基础上,采用稀疏编码模型训练的基函数作为模型的刺激滤波器,进一步利用小世界网络优化神经元集群的连接结构,构建了一种新型初级视皮层（V1区）神经元发放模型,用于预测神经元在特定刺激模式下的响应活动.利用在LE大鼠V1区采集的多通道发放数据拟合模型参数,进一步验证模型的有效性.实验结果表明,与传统未选择基函数作为刺激滤波器以及未经过小世界网络优化的对照模型相比,该模型能更准确地预测大鼠
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