| 講演名 | 2014-03-10 非線形予測を用いたIzhikevichニューロンモデルのカオス応答の解析 杉浦 希望, 藤原 寛太郎, 池口 徹, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | Izhikevichニューロンモデルは,regularspiking, intrinsicallybursting, fast spiking, Chattering, カオスなどの発火現象を再現できる数理モデルである.本稿では,Izhikevichニューロンモデルが示すカオス応答に対して,非線形予測を用いて解析している.具体的には,局所線形予測法を膜電位時系列と発火間隔時系列に対して適用し,得られた予測時系列に対する予測精度を評価した.その結果,カオス応答を示す時系列に対しては短期的に予測可能であるが,長期的には予測不可能となった.これは,カオスの有する初期値鋭敏依存性によるものである.一方,周期応答(regular spiking)にノイズを印加することで得た時系列に対しては,予測精度が予測ステップに依存しないことも分った.これらの結果により,Izhikevichニューロンモデルにおけるカオス応答と周期応答の差異を同定することができた. |
| 抄録(英) | The Izhikevich neuron model is a mathematical model that can reproduce various neural firing patterns, such as regular spiking, intrinsically bursting, fast spiking, chattering, and chaos. In this report, we analyzed the chaotic behavior produced from the Izhikevich neuron model using deterministic nonlinear prediction. We applied the local linear predictors for the time series of the membrane potential and inter spike intervals in case of chaotic response. As a result, we can observe that the chaotic response exhibits a short-term predictability and long-term unpredictability. It indicates that we can extract the sensitive dependence on initial conditions, which is one of the essential characteristic of deterministic chaos, through inter spike intervals observed from the Izhikevich neuron model. On the other hand, we confirm that the predictability of the noisy periodic response does not depend on prediction steps. This result implies that the chaotic response is distinguishable from the noisy periodic response in the Izhikevich neuron model. |
| キーワード(和) | ニューロンモデル / カオス / 時系列解析 / 非線形予測 |
| キーワード(英) | neuron model / chaos / time series analysis / nonlinear prediction |
| 資料番号 | NLP2013-170 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
|---|---|
| 開催期間 | 2014/3/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Nonlinear Problems (NLP) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非線形予測を用いたIzhikevichニューロンモデルのカオス応答の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of chaotic response in the Izhikevich neuron model using nonlinear prediction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューロンモデル / neuron model |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / chaos |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列解析 / time series analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 非線形予測 / nonlinear prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 杉浦 希望 / Nozomi SUGIURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 埼玉大学工学部情報システム工学科 Faculty of Engineering, Saitama University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤原 寛太郎 / Kantaro FUJIWARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門 Graduate School of Science and Engineering, Saitama University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池口 徹 / Tohru IKEGUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門:埼玉大学脳科学融合研究センター Graduate School of Science and Engineering, Saitama University:Saitama University Brain Science Institute |
| 発表年月日 | 2014-03-10 |
| 資料番号 | NLP2013-170 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 486 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |