热敏神经元的相干共振、参数估计与自调节研究

为探究温度敏感神经元双层膜电学特性，研究人员构建含热敏电阻与电容的神经电路模型，分析其电路特性与能量定义，提出自适应控制律调节放电模式，发现噪声可诱导相干共振，CV 与〈H〉分布助预测共振，设计参数观测器识别未知参数，为仿生器件与感知网络研究奠基。

　　

本研究利用由热敏电阻连接的两个电容器探究神经元双层膜的电学特性，该膜特性对温度变化敏感，两个电容变量用于测量内膜和外膜电位。从物理角度阐明了神经电路及其振荡器形式等效神经元模型的电路特性和能量定义。考虑到外部物理刺激和能量注入下细胞膜的形状变形，神经元固有参数可在能量流动下通过自适应增长控制，研究提出自适应控制律以调节伴随能量转移的放电模式。在噪声激励下，通过精细调节噪声强度可诱导并证实相干共振。变异系数（CV）和平均能量值〈H〉随噪声强度的分布为预测神经活动中的相干共振甚至随机共振提供了可行方法。研究还设计了自适应参数观测器来识别该神经元模型中的未知参数。这些研究结果为温度自适应仿生神经形态器件的设计以及具有温度敏感性的多功能感知神经网络研究奠定了基础。