双稳态FHN神经元网络

同步相干参数区宽

一种耦合双稳态神经元网络，通过耦合诱导同步与相干转换，使随机双稳跃迁变为网络级节律，参数区宽且鲁棒。

Yutong, Hu · 唐军

European Physical Journal: Special Topics 2025

技术优势

无需外部驱动

该网络仅依靠噪声和耦合就能产生同步与相干转换，不需要额外的周期性或外部信号。

稳健的参数区间

同步与相干转换在参数空间中占据很宽的区域，表明该现象对参数扰动不敏感。

共振现象共存

在参数探索中明确观察到耦合诱导共振和相干共振，为利用共振进行信号检测提供了可能。

应用场景

• 神经网络计算：利用同步与相干转换构建可靠的计算状态，实现类脑计算中的信号门控与模式切换。
• 脑机接口：通过耦合增强神经节律的相干性，提高脑机接口中神经信号的检测与分类性能。
• 群体机器人：利用双稳态耦合机制协调群体行为，实现同步状态的集体切换与决策。
• 传感器网络：利用相干共振增强微弱信号检测，提高传感器网络的灵敏度与同步采集能力。