技术标签: 脑网络通信模型 扩散模型 参数模型 路由协议 最短路径 脑网络 量化指标 类脑智能
参考论文:Brain network communication_ concepts, models and applications
脑网络通信模型是一种使用图论和网络科学概念来描述和量化大脑结构中信息传递的模型。这种模型可以帮助研究人员理解神经信号在大脑内部如何传递,并探究不同脑区之间的通信策略。通过将生物神经信号抽象为网络通信动力学,这一理论框架提供了一种灵活方法来模拟相互连接的神经元间相互作用。脑网络通信模型也可以简化解释神经信号,抽象神经动力学的突发性和全系统特性,有助于捕捉大脑结构和功能之间的关系。总的来说,脑网络通信模型是一种基于网络科学和神经科学的框架,用于研究大脑结构和功能之间的信息传递机制。
分为三种通信模型
以上不同的通信模型的性能可通过一系列通信指标来量化,衡量标准根据其量化的神经通信特征(如信号成本或弹性)进行分组并用颜色编码。
参数模型的行为由可调参数控制,可调参数沿一连续可能值定义。在这个范围两端,参数值通常近似于通过路由或扩散进行通信,而中间值则实现混合策略。对参数进行仔细调整后,就能产生复合策略,在延迟、信息和能量成本之间实现有利权衡,而这是路由和扩散,两种截然相反的策略,所无法实现的。
线性阈值模型是描述节点扰动在网络中传播的模型,算法步骤如下:
优点
缺点
信号传播方式:扩散过程是一种分散的神经通信概念,信号沿着多个网络前端进行广播,或通过随机游走动力学进行传播,不要求单个节点掌握周围连接。
优点
缺点:
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优点:
缺点:
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