简介：利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应，而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性．更重要的是，耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响．当时滞约为信号周期的整数倍时，神经元网络能够周期性地出现共振现象，即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振，而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现．
简介：熵在描述随机系统的演变、不稳定性、无序性或混乱程度以及信息传递方面起着重要的作用．本文对非高斯噪声驱动的一类耗散动力系统的信息熵演化进行了研究，文中通过线性变换的方法简化了所研究系统的FPK方程，然后根据Shannon信息熵定义推导出了该耗散动力系统随时间演化信息熵的精确表达式，最后分析了非高斯噪声和系统耗散参数对系统信息熵的影响．
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