Hidden Bursting Firings and Bifurcation Mechanisms in Memristive Neuron Model With Threshold Electromagnetic Induction

爆裂 记忆电阻器 分叉 生物神经元模型 双稳态 物理 生物系统 计算机科学 控制理论(社会学) 人工神经网络 神经元 人工智能 神经科学 非线性系统 量子力学 生物 控制(管理)
作者
Han Bao,Aihuang Hu,Wenbo Liu,Bocheng Bao
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:31 (2): 502-511 被引量:363
标识
DOI:10.1109/tnnls.2019.2905137
摘要

Memristors can be employed to mimic biological neural synapses or to describe electromagnetic induction effects. To exhibit the threshold effect of electromagnetic induction, this paper presents a threshold flux-controlled memristor and examines its frequency-dependent pinched hysteresis loops. Using an electromagnetic induction current generated by the threshold memristor to replace the external current in 2-D Hindmarsh-Rose (HR) neuron model, a 3-D memristive HR (mHR) neuron model with global hidden oscillations is established and the corresponding numerical simulations are performed. It is found that due to no equilibrium point, the obtained mHR neuron model always operates in hidden bursting firing patterns, including coexisting hidden bursting firing patterns with bistability also. In addition, the model exhibits complex dynamics of the actual neuron electrical activities, which acts like the 3-D HR neuron model, indicating its feasibility. In particular, by constructing the fold and Hopf bifurcation sets of the fast-scale subsystem, the bifurcation mechanisms of hidden bursting firings are expounded. Finally, circuit experiments on hardware breadboards are deployed and the captured results well match with the numerical results, validating the physical mechanism of biological neuron and the reliability of electronic neuron.
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