Кластеры колебательной активности и динамическое хранение информации
Диссертация
Рабочая память как важный элемент системы памяти является объектом научных исследований с 40-х годов прошлого века. В результате экспериментальных исследований были установлены следующие основные ее характеристики: а) рабочая память связана с префронтальной корой головного мозга- б) имеет место функциональное разделение рабочей памяти на подсистемы в зависимости от типа запоминаемой информации… Читать ещё >
Содержание
- Глава 1. Динамика нейрона с последеполяризацисй
- 1. 1. Модели нейронной активности
- 1. 2. Модель нейрона с последеполяризацией
- 1. 3. Автономная динамика
- 1. 3. 1. Релаксационные колебания
- 1. 3. 2. Точечное отображение
- 1. 3. 3. Динамика точечного отображения
- 1. 4. Отклик нейрона на короткий возбуждающий импульс
- 1. 5. Отклик нейрона на периодическую стимуляцию
- 1. 5. 1. Подпороговые колебания
- 1. 5. 2. Периодическое возбуждение
- 1. 5. 3. Точечное спайк-отображение
- 1. 5. 4. Карта динамических режимов
- 1. 6. Хранение информации
- Глава 2. Электронный прототип нейрона с последеполяризацией
- 2. 1. Электронная схема
- 2. 2. Уравнения Кирхгоффа
- 2. 3. Экспериментальное исследование схемы
- 2. 4. Карта динамических режимов
- Глава 3. Динамика системы двух связанных нейронов
- 3. 1. Модель сети нейронов с последегюляризацией и ингибиторной обратной связью
- 3. 2. Исследование динамики малого ансамбля из двух нейронов
- 3. 2. 1. Релаксационная динамика
- 3. 2. 2. Динамика в случае периодического возбуждении обоих элементов
- 3. 3. Точечное отображение задержки
- 3. 3. 1. Основные свойства отображения задержки
- 3. 3. 2. Области притяжения периодических траекторий
- 3. 3. 3. Динамика системы при учете конечности времени быстрых движений
- 4. 1. Динамика в случае отсутствия обратной связи
- 4. 2. Кластеры колебательной активности в сети с обратной связью
- 4. 3. Динамическое хранение информации
- 4. 3. 1. Последовательная запись образов в систему
- 4. 3. 2. Устойчивость кластеров
- 4. 3. 3. Динамический механизм формирования кластеров
- 4. 4. Емкость системы памяти
- 4. 5. Аномальные режимы
- 4. 5. 1. Превышение емкости и вытеснение образов
- 4. 5. 2. Поочередное вытеснение образов
- 4. 5. 3. Пересечение образов
- 4. 5. 4. Периодическое изменение порядка образов
- 4. 6. Динамика системы при наличии внешних шумов
Список литературы
- Мандельштам Л.И. Лекции по теории колебаний. — М.: Наука, 1972. -471 с.
- Андронов А. А. Собрание трудов. М.: Издательство АН СССР, 1956. -538 с.
- Арансон И. С., Гапонов-Грехов А.В., Рабинович М. И., Рогалъский А. В., Сагдеев Р. В. Решеточные модели в нелинейной динамике неравновесных сред. Горький, 1987. — 24 с. (Препринт ИПФ АН СССП: 163).
- Bunimovich А. О., Sinai Ya.G. Space-time chaos in coupled map lattices // Nonlinearity. 1988. — Vol. 1. — P. 491−516.
- Белых B.H., Веричев H.H. О динамике взаимосвязанных ротаторов // Изв. ВУЗов Радиофизика. 1988. — Т. 31. — N. 6. — Р. 93−108.
- Афраймювич B.C., Некоркин В. И. Устойчивые стационарные движения в цепочке диффузно связанных отображений. Горький, 1980. — 18 с. (Препринт ИПФ АН СССР: 303).
- Афраймович B.C., Некоркин В. И. Устойчивые состояния в цепочечных моделях неограниченных неравновесных сред // Мат. Моделирование. -1992. Т. 4. — N. 1. С. 83−95.
- Nekorkin V.I., Chua L.O. Spatial disorder and wave fronts in a chain of coupled Chua’s circuits // Int. J. Bifurcation and Chaos. 1993. — Vol. 3. -P. 1281−1291.
- Астахов В.В., Бехручко Б. П., Пономаренко В. П., Селезнев Е. П. Квазиоднородные стохастические движения и их разрушение в системе связанных нелинейных осцилляторов // Изв. ВУЗов Радиофизика. 1988.- Т. 31. С. 267−630.
- Кузнецов А.П., Кузнецов С. П. Критичность динамики решетки связанных отображений у порога хаоса // Изв. ВУЗов Радиофизика. 1991. -Т. 34. — N. 10−12. — С. 1079−1115.
- Nekorkin V.I., Velarde M.G. Synergetic phenomena in active lattices. -Berlin: Springer-Verlag, 2002. 374.
- Некоркин В. И. Нелинейные колебания и волны в нейродинамике // УФН. 2008. — Т. 178. — N. 3. — С. 313−322.
- Рабинович М.И., Трубецков Д. И. Введение в теорию колебаний и волн.- М.: Наука, 1984. 432 с.
- Rabinovich M.I., Varona P., Selverston АЛ., Abarbanel H.D.I. Dynamical principles in neuroscience // Reviews of Modern Physics. 2006. — Vol. 78.- N. 4. P. 1213−1265.
- Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 336 с.
- Afraimovich V.S., Verichev N.N., Rabinovich M.I. Stochastic synchronization of oscillations in dissipative systems // Изв. ВУЗов Радиофизика. 1986. Radiofizika. — Т. 29. — С. 795−803.
- Anishenko VS., Astakhov V. V., Neyman А.В., Vadivasova Т.Е., Shimansky-Gayer L. Nonlinear dynamics of chaotic and stochastic systems.- Berlin: Springer-Verlag, 2003. 374 p.
- Chua L., Itoh M., Kocarev L., Ecker K. Chaos synchronization in Chua’s Circuit: a Paradigm for Chaos. Singapore: World Scientific, 1993. — P. 281 289.
- Fujisaka H., Yamada Y. Stability theory of synchronized motion in coupled-oscillator systems // Progr. Theor. Phys. 1983. — Vol. 69. — P. 32−47.
- Glass L., Mackey, M.C. From Clocks to Chaos: The Rhythms of Life. -Princeton University Press, 1988. 272 p.
- Pecora L. M., Carroll, T. L. Synchronization in chaotic systems // Phys. Rev. Lett. 1990. — Vol. 64. — P. 821−824.
- Pecora L. M., Carroll T. L. Driving systems with chaotic signals // Phys. Rev. A. 1991. — Vol. 44. — P. 2374−2383.
- Pikovsky A., Rosenblum M., Kurths J. Synchronization: a universal concept in nonlinear sciences. Cambridge University Press, 2002. — 496 p.
- Лихарев К.К., Улърих Б. Т. Системы с джозефсоновскими контактами. М., Изд-во МГУ, 1978. — 446 с.
- Strogatz S.H., Mirollo R.E. Splay states in globally coupled Josephson array: Analytical prediction on Floquet multipliers // Physical Review E. 1993. -Vol. 47. -N. 1. — P. 220−227.
- Логинов А.С., Рэюнов А. Г., Еленский В. Г. Многоэлементные полупроводниковые лазеры // Зарубежная радиоэлектроника. 1986. — N. 8. -С. 49−64.
- Winful H.G., Rahman L. Synchronization Chaos and Spatiotemporal Chaos in Arrays of Coupled Lasers // Physical Review Letters. 1990. — Vol. 65. -N. 13. — P. 1575−1578.
- Капранов M.B. Взаимодействующие многосвязные СФС // Системы фазовой синхронизации. М.: Радио и связь, 1982. — С. 55−73.
- Афраймович B.C., Некоркин В. И., Осипов Г. В., Шалфеев В. Д. Устойчивость, структуры и хаос в нелинейных сетях синхронизации. Горький, Изд-во ИПФ АН СССР, 1989. — 254 С.
- Дмитриев А. С., Кислое В. Я. Стохастические колебания в радиофизике и электронике. М.: Наука, 1989. — 280 с.
- Нелинейные Волны. Самоорганизация / Под ред. А.В.Гапонова-Грехова, М. И. Рабиновича. М.: Наука, 1983. — 246 с.
- Нелинейные Волны. Структуры и бифуркации / Под ред. А.В.Гапонова-Грехова, М. И. Рабиновича. М.:Наука, 1987. — 398 с.
- Нелинейные Волны. Динамика и эволюция / Под ред. А.В.Гапонова-Грехова, М. И. Рабиновича. М.:Наука, 1989. — 398 с.
- Жаботинский A.M. Концентрационные автоколебания. М.: Наука, 1974. — 250 с.
- Kuramoto Y. Chemical Oscillations, Waves and Turbulence. New York: Springer-Ver lag, 1984.-161p.
- Ворисюк Г. Н., Борисюк P.M., Казанович Я. Б., Лузянииа Т. Е., Турова Т. С., Цымбалюк Г. С. Осцилляторные нейронные сети. Математические результаты и приложения // Математическое моделирование. 1992. -Т. 4. — N. 1. — С. 3−43.
- Абарбанель Г. Д.И., Рабинович, М.И., Селверспгон А., Баженов М. И., Ху-эрта Р., Сущик М. М., Рубчинский Л. Л. Синхронизация в нейронных ансамблях // УФН. 1996. — Т. 166. — N. 4. — С. 363−390.
- Murray J.D. Mathematical Biology. Berlin: Springer-Verlag, 1993. — 767 p.
- Haken H. Principles of Brain Functioning. A Synergetic Approach to Brain Activity, Behavior and Cognition. Berlin: Springer-Verlag, 2000. — 347 p.
- Хакен Г., Хакен-Крелль М. Тайны восприятия. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. — 272 с.
- Док. Г. Николлс, А. Р. Мартин, Б. Дою. Валлас, П. А. Фукс От нейрона к мозгу. М.: URSS, 2003. — 672 с.
- Кот Е., Faure P. Is there chaos in the brain? II. Experimental evidence and related models // C. R. Biologies. 2003. — Vol. 326. — R 787−840.
- Leznik E., Makarenko V.I., Llinas R. Electrotonically Mediated Oscillatory Patterns in Neu-ronal Ensembles: An In Vitro Voltage-Dependent Dye-Imaging Study in the Inferior Olive //J. Neurosci. 2002. — Vol. 22. -P. 2804−2815.
- Llinas R. I of the Vortex. From Neurons to Self. Massachusetts: The MIT Press Cambridge, 2002. — 314 p.
- Magee J.G. A prominent role for intrinsic neuronal properties in temporal coding // Trends Neurosci. 2003. — Vol. 26. — N. 1. — P. 14−16.
- Makarenko V.I., Llinas R. Experimentally determined chaotic phase synchronization in neuronal system // Procs Natl Acad. Sci USA. 1998. -Vol. 95. — P. 15 747−15 752.
- Campbell S.R., Wang D.L., Jayaprakash C. Synchrony and Desynchrony in Integrate-and-Fire Oscillators // Neural Computation. 1999. — Vol. 11. -P. 1595−1619.
- Clay J.R. On the persistent sodium current in squid giant axons //J. Neurophysiol. 1999. — Vol. 89. — P. 640−644.
- Wang D.L., Terman D. Image Segmentation Based on Oscillatory Correlation // Neural Computation. 1997. — Vol. 9. — P. 805−836.
- Wang D.L., Terman D. Synchrony and desynchrony in neural oscillator networks // Advances in Neural Information Processing Systems 7. 1994.- P. 199−206.
- Benardo L.S., Foster R.E. Oscillatory behaviour in inferior olive neurons: mechanism, modulation, cell aggregates // Brain Res. Bull. 1986. — Vol. 17. — P. 773−784.
- Collins J.J., Imhoff T.T., Grigg P. Noise-enhanced tactile sensation // Nature. 1996. — Vol. 383. — P. 770−781.
- Llinas R., Yarom Y. Oscillatory properties of guinea-pig inferior olivary neurons and their pharmacological modulation: an in vitro study // Journal of Physiology. 1986. — 376. — P. 163−182.
- Manganaro G., Arena P., Fortuna L. Cellular neural networks. Chaos, complexity and VLSI processing. Berlin: Springer-Verlag, 1999. — 248 p.
- Aoyagi Т., Takekawa Т., Fukai T. Gamma Rhythmic Bursts: Coherence Control in Networks of Cortical Pyramidal Neurons // Neural Computation.- 2003. Vol. 15. — N. 5. — P. 1035−1061.
- Безруких M.M., Фарбер Д. А. Психофизиология. Словарь. М.: ПЕР СЭ, 2006. 128 с.
- Покровский В.М., Коротько Г. Ф. Физиология человека. М.: Медицина, 2007. 656 с.
- Петровский А.В. Общая психология. Словарь. М.: ПЕР СЭ, 2005. — 251 с.
- Atkinson R.C., Shiffrin R.M. The Psychology of Learning and Motivation: Advances in Research and Theory, Vol. 2. New York, Academic, 1968. — P. 89−195.
- Fuster J.M., Alexander G.E. Neuron activity related to short-term memory // Science. 1971. — Vol. 173. — P. 652−654.
- Fuster J.M. The Prefrontal Cortex. 2nd ed. New York: Raven Press, 1989.- 534 p.
- Goldman-Rakic P. S. Cellular basis of working memory // Neuron. 1995. -Vol. 14. — P. 477−85.
- Goldman-Rakic P. S. Regional and cellular fractionation of working memory // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1996. — Vol. 93. — P. 13 473−80.
- Rao S.G., Williams G.V., Goldman-Rakic P. S. Isodirectional Tuning of Adjacent Interneurons and Pyramidal Cells During Working Memory: Evidence for Microcolumnar Organization in PFC // J Neurophysiol. 1999. -Vol. 81. — P. 1903−1916.
- Bisley J. W., Zaksas D., Pasternak T. Myostimulation of Cortical Area MT Affects Performance on a Visual Working Memory Task // J Neurophysiol.- 2001. Vol. 85. — P. 187−196.
- D’Esposito M., Aguirre G.K., Zarahn E., Ballard D., Shin R.K., Lease LA. Functional MRI studies of spatial and nonspatial working memory // Cognitive Brain Research. 1998. — Vol. 7. — P. 1−13.
- Baddeley A. D The fractionation of working memory // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1996. — Vol. 93. — P. 13 468−13 472.
- Baddeley A.D. Working Memory. Oxford, UK: Clarendon Press, 1986. -289p.
- Miller G.A. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information // The Psychological Review. -1956. Vol. 63. — P. 81−97.
- Cowan N. The magical number 4 in short-term memory: A reconsideration of mental storage capacity // Behavioral and Brain Sciences. 2000. — Vol. 24. — P. 87−185.
- Peterson L.R., Peterson M.J. Short-term retention of individual verbal terms // Journal of Experimental Psychology. 1959. — Vol. 58. — N. 3. — P. 193−199.
- Wang X.-J. Synaptic reverberation underlying mnemonic persistent activity // TRENDS in Neuroscience. 2001. — Vol. 24. — No. 8. — P. 455−463.75. textitHebb D.O. The organization of Behavior. New York: Wiley, 1949. -319 p.
- Hoppfield I.I. Neural Networks and Physiczl systems with Emergent Collective Computational Abilities // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1982. -N. 79. — P. 2554−2558.
- Hoppfield I.I. Neurons with Graded Response have Collective Computational Properties Like those of Two-State Neurons // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1984. — Vol. 81. — P. 3088−3092.
- Hoppfield I.I., Tank D. V. Neural Computation of Decisions in Optimization Problems // Biol. Cibern. 1985. — Vol. 52. — N. 3. — P. 141−153.
- Hoppensteadt F.C., Izhikevich E.M. Oscillatory neurocomputers with dynamic connectivity // Physical Review Letters. 1999. — Vol. 82. — N. 14. — P. 2983−2986.
- Seung H.S., Lee D.D., Reis B.Y., Tank. D.W. The Autapse: A Simple Illustration of Short-Term Analog Memory Storage by Tuned Synaptic Feedback // Journal of Computational Neuroscience. 2000. — Vol. 9, P. 171−185.
- Stetter M. Dynamic functional tuning of nonlinear cortical networks // Phys Rev E. 2006. — Vol. 73. — P. 31 903.
- Batista A.M., Viana R.L., Lopes S.R. Multiple short-term memories in coupled weakly nonlinear map lattices // Phys Rev E. 2000. — Vol. 61. — P. 5990.
- Tanaka S., Okada S. Functional prefrontal cortical circuitry for visuospatial working memory formation: A computational model // Neurocomputing. -1999. Vol. 26−27. — P. 891−899.
- L. Ingber. Statical mechanics of neocortical interactions: Constraints on 40Hz models of short-term memory // Phys Rev E. 1995. — Vol. 52. — P. 4561−4563.
- Baird В., Eeckman F. A Normal Form Projection Algorithm for Associative Memory // Hasson M. H., ed. Associative Neural NMemories. NY, Oxford: OVP, 1993. — 350 p.
- White O.L., Lee D.D., Sompolinsky H. Short-Term Memory in Orthogonal Neural Networks // Phys. Rev. E. 2004. — Vol. 92. — No. 14. — P. 876−883.
- Lisman J.E., Idiart M.A.P Storage of 7 ± 2 Short-Term Memories in Oscillatory Subcycles // Science. 1995. — Vol. 267. — P. 1512−1514.
- Jensen 0., Lisman J.E. Hippocampal CA3 region predicts memory sequences: accounting for the phase precession of place cells // Learning Mem. 1996. — Vol. 3. — P. 279−287.
- Jensen 0., Lisman J.E. Hippocampal sequence-encoding driven by a cortical multi-item working memory buffer // Trends in Neurosciences. 2005. — Vol. 28. — P. 67−72.
- Raghavaehari S., Kahana M.J., Rizzuto D.S., Caplan J.В., Kirschen M.P., Bourgeois В., Madsen J.R., Lisman J.E. Gating of Human Theta Oscillations by a Working Memory Task //J. Neurosci. 2001. — Vol. 21. -P. 3175−3183.
- Jensen 0., Lisman J. E. Novel lists of 7/pm2 known items can be reliably stored in an oscillatory short-term memory network: Interaction with longterm memory // Learning and Memory. 1996. — Vol. 3. — P. 257−263.
- Jensen 0., Lisman J. E. An oscillatory short-term memory buffer model can account for data on the Sternberg task //J. Neurosci. 1998. — Vol. 18, P. 10 688−10 699.
- Izhikevich E.M. Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting. The M.I.T. Press, 2005. — 457 p.
- Miura R. Analysis of excitable cell models // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2002. — 144. — P. 29−47.
- Hodgkin A., Huxley A. Currents carried by sodium and potassium ions through the membrane of the giant axon of loligo //J. Physiol. 1952. — Vol. 116. — P. 449−472.
- Hodgkin A., Huxley A. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol. 1952. -Vol. 117. — P. 500−544.
- FitzHugh R. Mathematical models of threshold phenomena in the nerve membrane // Bull. Math. Biophysics. 1955. — Vol. 17. — P. 257−278.
- FitzHugh R. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophys. J. 1961. — Vol. 1. — P. 445−466.
- FitzHugh R. Mathematical models of excitation and propagation in nerve. 11 Biological Engineering, Chapter 1. N.Y.: McGraw-Hill Book Co., 1969. — 345 p.
- Nagumo J. S., Arimoto S., Yoshizawa S. An active pulse transmission line simulating nerve axon // Proc. Of IRF. 1962. — Vol 50. — P. 2061−2073.
- Hindmarsh J.L., Rose R.M. A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations // Proc. R. Soc. Lond. B. 1984. Vol. 221. — N. 87. — P. 87−102.
- Morris C., Lecar H. Voltage oscillations in the barnacle giant muscle fiber // Biophys. J. 1981. — Vol. 35. — P. 193−213.
- Андронов A.A., Витт А. А., Хайкин С. Э. Теория колебаний. 2-е изд. -М.: ГИФМЛ, 1959.- 916 с.
- Мигценко Е. Ф., Розов Н. X. Дифференциальные уравнения с малым параметром и релаксационные колебания. М.:Наука, 1975. — 248 с.
- Fenichel N. Geometric singular perturbation theory for ordinary differential equation // SIAM J. Diff. Eqns. 1979. — Vol. 31. — P. 53−98.
- Баутин Н.Н., Леонтович Е. А. Методы и приемы качественного исследования динамических систем на плоскости. М.: Наука, 1990. — 486 с.
- Неймарк Ю.И. Метод точечных отображений в теории нелинейных колебаний. М: Наука, 1972. — 472 с.
- Арнольд В.И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. РХД, 2000. — 367 с.
- Арнольд В.И., Афраймович B.C., Илъященко Ю. С., Шилъников Л. П. Теория бифуркаций // Современные проблемы математики. Фундаментальные направления N. 5. М.: ВИНИТИ АН СССРб 1986. С. 165−179.
- Arnold V.I., Afraimovich V.S., Il’yashenko Yu.S., Shilnikov L.P. Bifurcation Theory // Arnold VI, editor. Dynamical Systems V. Bifurcation Theory and Catastrophe Theory. New-York:Springer-Verlag, 2004. — 292 p.
- Kuznetsov Yu. Elements of Applied Bifurcation Theory, 2ed. Berlin: Springer-Verlag, 1998. — 614p.
- Kazantsev V.B., Nekorkin V.I., Makarenko V.I., Llinas R. Self-referential phase reset based on inferior olive oscillator dynamics // Procs Natl Acad. Sci USA. 2004. — Vol. 101. — N.52, P. 18 183−18 188.
- Kazantsev V.B., Nekorkin V.I., Makarenko V.I., Llinas R. Olivo-cerebellar cluster-based universal control system // Procs Natl Acad. Sci USA. 2004. — Vol. 100. — N. 22. — 13 064−13 068.
- Horowitz P., Hill W. The Art of Electronics. Cambridge University Press, 1989. — 413 p.
- Honneycutt R.L. Stochastic Runge-Kutta algorithms. I. White noise // Phys. Rev. A. 1992. — Vol. 45. — P. 600−603.
- Клиньшов В.В., Некоркин В. И. Модель нейрона с последеполяризацией как элемент хранения краткосрочной памяти // Труды восьмой научной конференции по радиофизике. —Н.Новгород: TAJIAM, 2004. С. 86−87.
- Клиньшов В.В. О механизме хранения краткосрочной памяти // Сборник трудов Девятой Нижегородской сессии молодых ученых (физика, химия, медицина, биология). Н. Новгород: Изд-во ИПФ РАН, 2004. — С. 167−168.
- Клиньшов В.В., Некоркин В. И. Динамика модели нейрона с последеполяризацией // 7-я Международная школа Хаос-2004. Тез. докл. Саратов: Изд-во СГУ, 2004. — С. 90−91.
- Клиньшов В.В., Некоркин В.PI. Динамика системы нейронов с последеполяризацией и ингибиторной обратной связью // Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2004. — Т. 12. — N. 6. — С. 144−158.
- Клиньшов В.В., Некоркин В. И. Модель нейрона с последеполяризацией и краткосрочная память // Изв. Вузов. Радиофизика. 2005. — Т. 48. -N. 3. — С. 228−237.
- Клиньшов В.В., Некоркин В. И. Влияние ипгибиторных обратных связей на систему краткосрочной памяти // Сборник трудов Десятой Нижегородской сессии молодых ученых (физика, химия, медицина, биология). Н. Новгород: Изд-во Гладкова О. В., 2005. — С. 119.
- Клиньшов В.В., Некоркин В. И. Система памяти на основе нейронной сети с обратными связями // Труды Девятой Научной конференции порадиофизике «Факультет ровесник Победы». — Н. Новгород: TAJIAM, 2005. С. 79.
- Klinshov V. V., Nekorkin V.I. Data Storage in a System of Neurons with Afterdepolarization and Inhibitory Feedback // Proceedings of 14-th Int. Workshop on Nonlinear Dynamics of Electronic Systems (NDES 2006). -Dijon, 2006. P. 85−88.
- Klinshov V. V., Nekorkin V.I. Activity clusters in dynamical model of the working memory system // Network: Computation in Neural Systems. -2008. Vol. 19. — N. 2. — P. 119−135.
- Клинъшов В.В., Некоркин В. И. Фазовые кластеры и краткосрочная память в сети нейронов с последеполяризацией // Нелинейные волны -2006. Н. Новгород: Изд-во ИПФ РАН, 2007. С. 85−101.
- Клинъшов В.В., Некоркин В. И. Фазовые кластеры и хранение информации в ансамбле активных элементов // Сборник Школы-конференции «Нелинейные дни в Саратове для молодых 2006». — Саратов: Колледж, 2006. — С. 93−96.
- Klinshov V.V., Nekorkin V.I. Dymical model of working memory system // International Workshop Critical Phenomena and Diffusion in Complex Systems. Nizhny Novgorod, 2006. — P. 14−15.
- С. Ю. Кириллов, В. В. Клинъшов. Исследование динамических режимов модели нейрона с последеполяризацией // Труды Десятой Научной конференции по радиофизике. Н. Новгород: TAJIAM, 2007. — С. 56.
- Клинъшов В. В., Некоркин В. И. Колебательная модель системы рабоччей памяти // XII нижегородская сессия молодых ученых. Естественнонаучные дисциплины: Материалы докладов. Н. Новгород, Гладкова О. В., 2007. — С. 87.
- Клинъшов В. В., Некоркин В. И. Математическое моделирование системы рабочей памяти // Труды Международной конференции «Нелинейный динамический анализ-2007». СПб: СПбГУ, 2007. — С. 273.
- Klinshov V.V., Nekorkin V.I. Moderate noise doesn’t affect the memory storage in the network of neural-like units // Proceedings of the International Symposium «Biophotonics-2007». N. Novgorod, 2007. — P. 242.
- Клинъшов В. В., Некоркин В. И. Переустановка фазы импульсным воздействием в системе Хиндмарш-Розе // Письма в ЖЭТФ. 2008. — Т. 87. — N. 2. — С. 85−89.
- Klinshov V. V., Nekorkin V.I. Working memory in the network of neuronlike units with noise // Int. journal of Bifurcations and Chaos. 2008. — Vol. 18. — N. 9. — P. 2743−2752.
- Klinshov V. V., Nekorkin V.I. Dynamical model of working memory system // Neuroscience Research. 2007. — Vol. 58S. — P. S44.
- Клинъшов В.В., Щапин Д. С., Некоркин В. И. Моделирование нейроди-намической системы рабочей памяти // Радиотехника и электроника. -2009 (принята к печати).