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我们研究了带有脉冲频率适应性的下一代神经质量模型中缓慢弛豫振荡的出现。弛豫振荡通过缓慢适应过程将低放电状态（Down state）与高放电状态（Up state）连接起来。在所考察的情形中，轨道通过一系列集体阻尼振荡（活动峰）向 Up State 弛豫，从而揭示出群体爆发动力学。适应时间尺度越慢，弛豫振荡所呈现的复杂性（峰的数量）越高。特别地，一种由混沌诱导的加峰机制调控着峰数量的增加。类似于 Hindmarsh–Rose 神经元模型中的发现，我们识别出两种不同类型的混沌行为：群体尖峰混沌和群体爆发混沌。适应强度的增加会导致 Up state 持续时间缩短而 Down state 持续时间延长，这在某种程度上模拟了体外实验中卡巴胆碱的效应，在这些实验中可观察到自发慢波。事实上，[1] 中描述的情景——即卡巴胆碱浓度的增加诱导系统从类似麻醉的动力学向类似睡眠的动力学转变——与我们基于适应强度变化得到的结果是一致的。
1 意大利国家研究委员会（CNR），复杂系统研究所，via Madonna del Piano 10，Sesto Fiorentino，59100，意大利； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 保留所有权利。未经许可不得再利用。
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发布于 2026 年 7 月 28 日。 下载 PDF 电子邮件
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多尺度自适应新一代神经质量中的慢弛豫振荡 Gianluca Martelloni ， David Angulo Garcia ， Giacomo Innocenti ， Alessandro Torcini ， Simona Olmi bioRxiv 2026.07.26.740760； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740760
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多尺度自适应新一代神经质量中的慢弛豫振荡 Gianluca Martelloni ， David Angulo Garcia ， Giacomo Innocenti ， Alessandro Torcini ， Simona Olmi bioRxiv 2026.07.26.740760； doi： https://doi.org/10.64898/2026.07.26.740760
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🏷️ 神经质量模型 慢弛豫振荡 脉冲频率适应 群体爆发动力学 混沌动力学