講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-06-27 15:10
異なる発火周波数を持つ結合ニューロン系の分岐現象 ○井岡惠理・北島博之(香川大) NLP2008-15 |
抄録 |
(和) |
ニューロンの同期発火現象の解析において,以前の研究では化学シナプスで2個のニューロンを結合した場合,
ニューロンの同期の特徴はニューロンの発火特性よりもシナプスの特性で変化する事が分かった.
本研究ではニューロンの個数を3個とし,各ニューロンの刺激電流を変えて複数の発火周波数を持つ場合を考える.
結果として,
互いに発振している2つのニューロンを結合した系に共通の抑制性シナプスによって電流を印加した場合には,
その結合コンダクタンスの増加に伴って同期化領域が外部刺激電流値の小さい領域に広がる事が分かった. |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
Class II ニューロン / 化学シナプス結合 / 駆動するニューロン / 駆動されるニューロン / 同期 / / / |
(英) |
class II neuron / chemical synapse / driving and driven neuron / synchronization / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 108, no. 103, NLP2008-15, pp. 39-42, 2008年6月. |
資料番号 |
NLP2008-15 |
発行日 |
2008-06-20 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
NLP2008-15 |
研究会情報 |
研究会 |
NC NLP |
開催期間 |
2008-06-26 - 2008-06-27 |
開催地(和) |
琉球大学 |
開催地(英) |
University of the Ryukyus |
テーマ(和) |
機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般 |
テーマ(英) |
Machine Learning Approach to Biodata Mining and Nonlinearity in Biological Phenomena, and General |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
NLP |
会議コード |
2008-06-NC-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
異なる発火周波数を持つ結合ニューロン系の分岐現象 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Bifurcation in Coupled Neurons Driven by Multiple Frequencies |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
Class II ニューロン / class II neuron |
キーワード(2)(和/英) |
化学シナプス結合 / chemical synapse |
キーワード(3)(和/英) |
駆動するニューロン / driving and driven neuron |
キーワード(4)(和/英) |
駆動されるニューロン / synchronization |
キーワード(5)(和/英) |
同期 / |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
井岡 惠理 / Eri Ioka / イオカ エリ |
第1著者 所属(和/英) |
香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
北島 博之 / Hiroyuki Kitajima / |
第2著者 所属(和/英) |
香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2008-06-27 15:10:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
NLP |
資料番号 |
NLP2008-15 |
巻番号(vol) |
vol.108 |
号番号(no) |
no.103 |
ページ範囲 |
pp.39-42 |
ページ数 |
4 |
発行日 |
2008-06-20 (NLP) |