Integrate-and-Fire模型输入的最优解码  

Optimally Decoding the Inputs of Integrate-and-Fire Model

作　　者：黄新[1] 陈内萍[2] 邓迎春[3] 

机构地区：[1]湖南城市学院数学与计算科学系,中国益阳413000 [2]湖南商学院信息系,中国长沙410205 [3]湖南师范大学数学与计算机科学学院,中国长沙410081

出　　处：《湖南师范大学自然科学学报》2006年第3期23-26,共4页Journal of Natural Science of Hunan Normal University

基　　金：湖南省教育厅科学研究资助项目(04C357)

摘　　要：研究了随机相关输入的Integrate-and-Fire(IF)神经元模型的最优解码问题.使用Fisher信息,在理论上解决了这样一个问题:当抑制和兴奋输入的比r取何值时,神经元能最精确地解码IF神经元的输入.指出相关输入整体上减小了解码的精确性.Optimally decoding the inputs of integrate-and-fire neuron model with correlated inputs is studied. Using the Fisher information, it is theoretically solved the issue：what is the ratio r between inhibitory and excitatory inputs so that the neuron can most accurately decode input rate. Besides, correlation inputs in general reduce the accuracy.

关 键 词：Integrate-and-Fire模型 Fisher信息 放电脉冲时间间隔 解码 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计]