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Enregistrement W4317737888 · doi:10.3390/electronics12030545

Dynamical Analysis and Synchronization of a New Memristive Chialvo Neuron Model

2023· article· en· W4317737888 sur OpenAlexaff
Gayathri Vivekanandhan, Hayder Natiq, Yaser Merrikhi, Karthikeyan Rajagopal, Sajad Jafari

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemristorAttractorSynchronization (alternating current)MultistabilityArtificial neural networkTopology (electrical circuits)Fixed pointCoupling (piping)Biological neuron modelControl theory (sociology)Hyperbolic functionBifurcationLyapunov functionTangentComputer scienceNonlinear systemPhysicsMathematicsMathematical analysisArtificial intelligenceEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chialvo is one of the two-dimensional map-based neural models. In this paper, a memristor is added to this model to consider the electromagnetic induction’s effects. The memristor is defined based on a hyperbolic tangent function. The dynamical variations are analyzed by obtaining the bifurcation diagrams and Lyapunov spectra. It is shown that the most effective parameters on the dynamics are the magnetic strength and the injected current. The memristive Chialvo can exhibit different neural behaviors. It is also proven that, like the primary Chialvo model, the memristive version has coexisting attractors; an oscillating state coexists with a fixed point. In addition, to understand how memristive neurons behave in a network, two memristive Chialvo models are coupled with electrochemical synapses. By connecting two neurons and calculating the synchronization error, we can determine the system’s synchronizability. It is indicated that the electrical coupling is essential for the occurrence of complete synchronization in the network of memristive Chialvo, and the sole chemical coupling does not lead to synchronization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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