Araştırma Makalesi

Kimyasal Kuplajlı Izhikevich Nöron Modelinin Lyapunov Kontrol Metodu ile Senkronizasyonu

Sayı: 32 31 Aralık 2021
PDF İndir
EN TR

Kimyasal Kuplajlı Izhikevich Nöron Modelinin Lyapunov Kontrol Metodu ile Senkronizasyonu

Öz

Literatürde, elektriksel kuplajlı Izhikevich nöron modeline ait birçok çalışma olmasına rağmen kimyasal kuplajlı yapıya ait inceleme sınırlı sayıdadır. Çift yönlü kimyasal olarak kuplajlanan iki adet Izhikevich nöronunun Lyapunov kontrol yöntemiyle senkronizasyonu ilk defa bu çalışmada ele alınmıştır. Kuplajlanan nöronların kuplajlama ağırlığının etkisini gözlemlemek için standart sapma sonuçları verilmiştir. Kuplajlanan nöronlardan birine uygulanan Lyapunov kontrolörü ile, nöronların kuplajlama ağırlığından bağımsız şekilde senkron hale gelip gelmediğinin kontrolü yine standart sapma analizi vasıtası ile gözlemlenmiştir. Son olarak, Lyapunov kontrol yöntemi uygulanan sistemin, sinaptik kuplajlama ağırlık değerinin değişikliklerinden bağımsız bir şekilde senkron olarak ateşlendiği gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Bin, D., Jiang, W., & Xiangyang, F. (2006). Synchronizing two coupled chaotic neurons in external electrical stimulation using backstepping control. Chaos, Solitons & Fractals, 29(1), 182–189. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2005.08.027
  2. Bizzarri, F., Brambilla, A., Gajani, G. S. (2013). Lyapunov exponents computation for hybrid neurons. J. Comput. Neurosci., 35(2), 201-212. doi: 10.1007/s10827-013-0448-6.
  3. Cakir, Y. (2017). Modeling of time delay-induced multiple synchronization behavior of interneuronal networks with the Izhikevich neuron model. Turk. J. Electr. Eng. Comput. Sci., 25, 2595–2605.
  4. Che, Y., Zhang, S., Wang, J., Cui, S., Han, C., Deng, B., & Wei, X. (2011). Synchronization of inhibitory coupled Hindmarsh-Rose neurons via adaptive sliding mode control. 2011 2nd International Conference on Intelligent Control and Information Processing, 2, 1134–1139. https://doi.org/10.1109/ICICIP.2011.6008431
  5. Dhamala, M., Jirsa, V. K. & Ding, M.(2004). Enhancement of neural synchrony by time delay. Phys. Rev. Lett. 92, 074104.
  6. FitzHugh, R., Mathematical models for excitation and propagation in nerve, Schawn,H.P. (ed.) biological Engineering, McGraw-Hill, New York, 1969.
  7. Hindmarsh, J. L., Rose, R. M., & Huxley, A. F. (1984). A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations. Proceedings of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences, 221(1222), 87–102. https://doi.org/10.1098/rspb.1984.0024
  8. Hodgkin, A. L., & Huxley, A. F. (1952). A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. The Journal of Physiology, 117(4), 500–544.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2021

Gönderilme Tarihi

24 Aralık 2021

Kabul Tarihi

2 Ocak 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: 32

Kaynak Göster

APA
Karaca, Z., Korkmaz, N., Altuncu, Y., & Kılıç, R. (2021). Kimyasal Kuplajlı Izhikevich Nöron Modelinin Lyapunov Kontrol Metodu ile Senkronizasyonu. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 32, 736-740. https://doi.org/10.31590/ejosat.1042337