Анализ взаимодействия элементов нейтронной сети в условиях изменения величин связей
Диссертация
Разработанный метод применен для анализа взаимосвязей нейронов зрительной коры, таламуса и гиппокампа мозга кролика. На нейронах зрительной коры удалось проследить динамику установления связи в процессе стимуляции ретикулярной формации. При анализе связей между пирамидными клетками гиппокампа обнаружено появление возбуждающего воздействия Т-нейрона на А-нейрон при стимуляции, хотя в фоне связь… Читать ещё >
Содержание
- ГЛАВА I. Обзор современных статистических методов анализа взаимодействия и их применений
- 1. 1. Методы оценивания взаимосвязи, основанные на построении оценок функции кроссинтенсивности, и некоторые близкие к ним методы. II
- 1. 2. Анализ взаимосвязи элементов нейронной сети на основе разложения в 'ряд Вольтерра
- 1. 3. Применение различных методов анализа зависимости для определения взаимосвязи элементов нейронных сетей
- Выводы
- ГЛАВА 2. Новый метод для определения связей между элементами нейронной сети
- 2. 1. Статистический анализ зависимости точечных процессов (способ Кокса)
- 2. 2. Описание имитационной модели нейронной сети
- 2. 3. О выполнимости основного предположения в методе Кокса
- 2. 4. Численные эксперименты на имитационной модели нейронной сети для определения величины связи между элементами
- Выводы
- ГЛАВА 3. Применение нового метода определения связей между нейронами для обработки данных нейро. физиологических экспериментов
- 3. 1. Идентификация.связей между нейронами таламуса мозга кролика
- 3. 2. Анализ связей между пирамидными нейронами гиппокампа кролика
- 3. 3. Статистический анализ взаимосвязи нейронов зрительной коры мозга кролика
- 3. 4. Анализ типов фоновой активности и взаимосвязей между нейронами неостриатума мозга крысы
- Выводы
- ГЛАВА 4. Исследование динамики макрохарактеристик нейронной сети при изменении параметров, характеризующих взаимодействие элементов
- 4. 1. Динамика активности нейронной сети из возбуждающих элементов при различной величине параметра взаимосвязи элементов
- 4. 2. Исследование уравнений динамики среднего уровня и дисперсии активности нейронной сети с локальными связями. Критический режим
- 4. 3. Качественное исследование модели нейронной сети из двух взаимодействующих популяций возбуждающей и тормозной
- 4. 4. Возможные нейрофизиологические
- приложения результатов качественного исследования двухпопуляционной модели
- Выводы
Список литературы
- Адам Д. Восприятие, сознание, память. Размышления биолога. — М., Мир, 1983, 147 с.
- Айтьян С.Х., Чизмаджев Ю. А. Метод корреляционных функций в теории нейронных сетей с детермированным порогом. В сб.: Вопросы кибернетики. М., 1975, вып. 12, с. 61−71.
- Айтьян С.X., Чизмаджев Ю. А. Метод корреляционных функций в теории нейронных сетей со случайным порогом* В сб.: Вопросы кибернетики. М., 1975, вып. 12., с. 49−61.
- Арнольд В.И. Дополнительные главы теории обыкновенных дифференциальных уравнений. М., Наука, 1978, 304 с.
- Баев К.В., Дегтяренко А. М. Математический анализ возможности обнаружения корреляционной зависимости между импульсными потоками слабо взаимодействующих нейронов. Нейрофизиология, 1980, т. 12, № 3, с. 290−296.
- Балабаев Н.К., Луневская Л. В. Движение по кривой в Гъ мерном пространстве. Алгоритмы и программы на фортране. Материалы по математическому обеспечению ЭВМ. Вып. I. — Пущино, 1978.
- Балантер Б.И. Вероятностные модели в физиологии. М., Наука, 1977, 251 с.
- Баутин И.Н., Леонтович Е. А., Методы и приемы качественного исследования динамических систем на плоскости. М., Наука, 1976.
- Берне Б. Неопределенность в нервной системе. М., Мир, 1965.
- Бехтерева Н.П. Здоровый и больной мозг человека. Л., Наука,. 1980, 208 с.
- Богданов Р.И. Версальная деформация особой точки векторного поля на плоскости в случае нулевых собственных чисел. В кн.: Труды семинара им. И. Г. Петровского. — М., изд-во МГУ, вып. 2 с 37−65.
- Борисюк Г. Н., Борисюк P.M., Дунин-Барковский В.Л., Коваленко В. Н., Коваленко Е. И. Оценка информационной емкости клетки Пуркинье. В сб.: Взаимодействующие марковские процессы в биологии. Пущино, 1977, с. 82−101.
- Борисюк P.M. Стационарные решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений, зависящей от параметра. Фортран. Материалы по математическому обеспечению ЭВМ. Вып.6. -Пущино, 1981, 67 е.
- Борисюк P.M. Статистический анализ взаимосвязи элементов нейронной сети. В сб.: I Всесоюзный биофизический съезд. Тезисы докладов стендовых сообщений. М., 1982, т. Ш, с. 55.
- Борисюк P.M., Кириллов А. Б. Качественное исследование модели нейронной сети из двух однородных популяций. Пущино, 1982, — 17 стр.(Препринт НЦБИ АН СССР).
- Борисюк P.M., Кириллов А. Б. Качественное исследование модели нейронной сети из двух однородных популяций. В сб.:
- Всесоюзный биофизический съезд. Тезисы докладов стендовых сообщений. M., 1982, т. П, с. 177.
- Брагин А.Г., Гуляев A.A., Сбитнев В. И. Септальный вход на поле СА3 гиппокампа. I. Идентификация состояний. Биофизика, 1980, т. 25, № I, с. 190.
- Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория.- М., Мир, 1980, 536 с.
- Верцеано М. Активность нейронных сетей при осуществлении функции познания. В сб.: Нейрофизиологические механизмы поведения. М., Наука, 1982, с. 199−222.
- Винер Н. Нелинейные задачи в теории случайных процессов.- М., ИЛ., 1961.
- Виноградова О.С. Гиппокамп и память. М., Наука, 1975, 332 с.
- Волконский В.А., Розанов Ю. А. Некоторые предельные теоремы для случайных функций. Теория вероятностей и ее применения, 4, 178−179,.1959... .
- Воронин Л.Л. Анализ пластических свойств центральной нервной системы. Тбилиси, Мецниереба, 1982, 30I с.
- Гасанов У.Г., Галашина А. Г. Анализ межнейронных связей в слуховой коре бодрствующих кошек. Журн. высш. нерв, деят., 1975, т. 25, № 5,. с. 1053−1060.
- Гасанов У.Г., Галашина А. Г. Исследование пластических изменений корковых межнейронных связей. Журн., высш.нерв.деят., 1976, т. 26, № 4, с. 820−827.
- Гасанов У.Г., Галашина А. Г., Богданов A.B. Исследование системной деятельности нейронов при обучении. В сб.: Нейрофизиологические механизмы поведения. М., Наука, 1982, с.338−348.
- Гельфанд И.M., Виленкин И. Я. Обобщенные функции. Вып. 4. Некоторые применения гармонического анализа. Оснащенные гильбертовы пространства. M., 1961.
- Гоголицын Ю.Л., Кропотов Ю. Д. Исследование частоты разрядов нейронов мозга человека. Л., Наука, 1983, 118 с.
- Годухин О.В., Борисюк Г. Н., Борисюк P.M., Кириллов А. Б. Анализ импульсной активности и характер взаимосвязи идентифицированных выходных нейронов неостриатума мозга крысы. Нейрофизиология, 1982, т. 14, № 5, с. 470−475.
- Годухин О.В., Борисюк Г. Н., Борисюк P.M., Кириллов А. Б., Коваленко Е. И., Крюков В. И. Типы импульсной активности и характер взаимосвязи нейронов в неостриатуме мозга крысы. -Нейрофизиология, 1981, т. 13, № 6, 571−579.
- Гусев А.Г. Анализ внутрикорковых связей с помощью регистрации элементарных постсинаптических потенциалов нейронов сенсомо-торной коры. В сб.: Таламо-стрио-кортикальные взаимоотношения. М., Институт мозга, 1980, вып.9,с.56−59.
- Гусев А.Г. Частотные свойства межнейронных связей моторной коры кролика. В сб.: Таламо-стрио-кортикальные взаимоотношения (2). М., Институт мозга, 1980, вып.10, с. 94−98.
- Дегтяренко A.M. Кросскорреляционный анализ импульсной активности нейронов спинальных локомоторных центров. Нейрофизиология, 1980, т.12, № 3, с.283−296. .
- Дейч С. Модели нервной системы. М., Мир, 1970, 325с.
- Дунин-Барковский В. Л. Нейронные схемы ассоциативной памяти. -В сб.: Моделирование возбудимых структур. Пущино, 1975, с. 90 141.
- Дунин-Барковский В. Л. Информационные процессы в нейронных структурах. М., Наука, 1978, 166 с.
- Жадин M.H. Экспериментально-теоретическое исследование закономерностей формирования электроэнцефалограммы. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук, Пущино, 1980.
- Жадин М.Н., Теория ритмических процессов в коре головного мозга. Пущино, 1982, 37 с. (Препринт/НЦБИ АН СССР).
- Жадин М.Н., Руднев Ю. Л., Приходько Н. Н. Корреляционно-спектральный анализ спонтанной импульсной активности нейронов коры головного мозга. Физиологический журн 1977, т.80, № 9,с. I225−1232.
- Зосимовский В.А. Проявление моносиноптической возбуждающей связи в структуре гистограммы кросскорреляции. Нейрофизиология, 1979, т. II, № 4, с 348−353.
- Карнуп C.B., Жадин М. Н. Взаимодействие фоновоактивных корковых нейронов при выработке условного оборонительного рефлекса. Журн.высш.нервн.деят., 1980, т. 30, № 5, с. 971−979.
- Кедер-Степанова И.А., Пономарев В. А., Четаев А. Н. 0 зависимости в работе дыхательных нейронов продолговатого мозга.
- Биофизика, 1966, т. II, № I, с. 123−128.
- Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М., Наука, 1973, 899 с.
- Ковбаса С.И. К оценке взаимозависимых импульсных потоковв нейронных системах. Биофизика, 1980, т. 25, № 6, с 10 861 090.
- Коган А.Б. Элементарные ансамбли нейронов как функциональные единицы нейронной сети. В сб.: Системный анализ интегратив-ной деятельности нейрона. — М., Наука, 1974, с. II—19.
- Кокс Д., Льюис П. Статистический анализ последовательностей событий. М., Мир, 1969, 310 с.
- Костюк П.Г. Основные механизмы объединения нейронов в нервном центре. В кн.: Принципы системной организации функций.- М., Наука, 1973, с. II5-I24.
- Костюк П.Г. Физиология Ц.Н. С. Киев, Вища школа, 1977.
- Кропотов Ю.Д. Способ вычисления авто- и кросс-коррелограммв условиях учащения и урежения импульсной активности нейронных популяций. Физиология человека, 1978, т. 4, № б, с.. III8-II2I.
- Крюков В.И. Марковские процессы взаимодействия и нейронная активность. В сб.: Взаимодействующие марковские процессы в биологии. Пущино, 1977, с. 127−145.
- Ливанов М.Н. Нейронные механизмы памяти. Успехи физиол. наук, 1975, т. 6, № 3, с. 66−89.
- Ливанов М.Н. Межнейронные взаимоотношения как возможные меха. низмы памяти.---Физиол. челов., 1977, т. 3, № 5, с. 756−762.
- Лямин Э.А. Зависимость трех потоков. В сб.: Статистическая электрофизиология. Вильнюс, 1968, ч. 2, с. 307−316.
- Лямин Э.А. Оценки зависимости импульсных потоков. Биофизи-. ка, 1968, т. 13, № 5, с. 827−834.
- Лямин Э.А. Пейсмекеры. и релаксационный механизм активности.- В сб.: Взаимодействующие марковские процессы в биологии.. Пущино, 1977, с. 127−145.
- Максимова O.A., Балабан П. М. Нейронные механизмы пластичности поведения. М. Наука, 1983. 126 с.
- Мармарелис П., Мармарелис В. Анализ физиологических систем. Метод белого шума. М., Мир, 1981, 480с.
- Мещерский P.M. Анализ нейронной активности. М., Наука, 1972, 222 с.
- Мнухина P.C. 0 механизме замыкания временных связей в свете теории Введенского-Ухтомского. В сб. Механизмы нервной деятельности. — Л., ЛГУ, 1977, с. II2-I26.
- Молчанов A.M. Критические точки биологических систем (математические модели). В сб.: Математическое моделирование в биологии. — М., Наука, 1975, с. 142−153.
- Молчанов A.M. Билинейные системы. Препринт, Пущино, 1982.
- Петунии Ю.И. Приложение теории случайных процессов в биологии и медицине. Киев, Наукова думка, 1981, 320 с.
- Позин Н.В. Моделирование нейронных структур. М., Наука, 1970.
- Пятигорский Б.Я. Принципы передачи проприоцептивных сигналов в дорсальном спинно- мозжечковом тракте. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологичес -ких наук. Киев, 1980, 38 с.
- Пятигорский Б.Я.,. Зеленская B.C., Груздев Г. М. Анализ импульсной активности пар. нейронов хвостатого ядра кошки. Нейрофизиология, 1978, т. 10., с. 486−493.
- Пятигорский Б.Я., Чинаров В. А. Винеровская идентификация простых нейронных систем. В сб. Взаимодействующие марковские процессы и их применение к математическому моделированию биологических систем,. — Пущино, 1982, с. 144−152.
- Розоноэр Л.И. 0 случайных логических сетях. 1-Ш. Автоматика. и телемеханика, 1969, т. 5, с. 137−147, т.6, с.99−109, т.7, с. 127−136.
- Сбитнев В.И., Гуляев A.A., Брагин А. Г. Динамические модели функциональной организации гиппокампа. В сб.: Механизмы памяти и обучения. М., Наука, 1982.
- Седых Е.И. Модель непрерывной нейронной среды. Автоматика и телемеханика, 1973, т. II, с. 62−69.
- Хибник А.И. Периодические решения системы дифференциальных уравнений. Алгоритмы и программы на Фортране. Материалы по математическому обеспечению ЭВМ. Пущино, 1979, вып. 5.
- Хибник Д.И., Шноль Э. Э. Программы для качественного исследования дифференциальных уравнений. Информационные материалы.- Пущино, 1982.
- Холоденко Б.Н. 0 корреляции импульсных потоков для модели нейрона со многими входами. Биофизика, 1972, т. 17, № I, с. 175−177.
- Экклс Дж. Физиология синапсов. М., Мир, 1966, 395 с.
- Ягодницын А.С., Шик M.J1. Корреляционный анализ импульсной активности пар нейронов в покрышке среднего мозга кошки.- Биофизика, 1973, т. 18, № 4, с. 762−765.
- Якупова Л.П., Карнуп C.B., Жадин М. Н. Степень однородности форм статистической зависимости между ЭЭГ и импульсными потоками нейронов. Журн.высш.нервн.деят., 1979, т. 29,6, с. 1285−1292.
- Amari S. Competitive and cooperative aspects in dynamics of neural excitation and self-organization, In: Lecture Notes in Biomath., 1982, v.45, p. 1−28.
- An der Heiden U. Stability properties of neural and cellular control systems. Mathem. Biosc., 1976, v.31″ p.2*75−283.
- An der Heiden U. Analysis of neural networks. lecture Notes in Biomath., 1980, v.35, 159 p.83″ Andersen P., Eccles J.C. Inhibitory phasing of neuronal discharge .-Nature, 1962, v.196, p. 645−647.
- Andersen P., Eccles J.G., Loyning J. Recurent inhibition in the hippocampus with identification of the inhibitory cell and its synapses.-Nature, 1963f v.198, p. 541−542.
- Andersen P., Eccles J.C., Voorhoeve P.E. Inhibitory synapses of Purkinje cells in the cerebellum.-Nature, 1963, v.199, p. 655−656.
- Borisyuk G.K., Borisyuk R.M., Dunin-Barkovsky V.L., Kova-lenko V.H., Kovalenko E.I. Estimation of information capacity of Purkinje cells. In: Lecture Notes in Mathem., 1978, v. 653, P. 72−90.
- Brannan J.R., William E. Spatially localized interactive neural populations. 1. A mathematical model. Bullet, of Math. Biology, 1981, v. 43, n. 4, p. 427−446.
- Brillinger D.R. The identification of point process systems. The Annals of Probab., 1975, v.3, n.3, p. 909−929.
- Brillinger D.R. Estimation of second-order intensities of a bivariate stationary process. J. of the Royal Statistical Society, 1976, ser. B, v. 38, n.1, p. 60−66.
- Brillinger D.R. Measuring the association of point processes: a case history. American Mathem. Monthly, 1976, v.83, n. 1, p. 16−22.
- Brilliger D.R. A note on the estimation of evoked response.- Biol. Cybera., 1978, v.31, n.3, p. 141−144.
- Brillinger D.R., Bryant H.L., Segundo J.P. Identification of synaptic interactions. Biol. Cybern., 1976, v.22,p. 213−228.
- Brillinger D.R., Segundo J.P. Empirical examination of the threshold model of neuron firing. Biol. Cybern., 1979, v. 35, p. 213- 220.
- Bryant H., Marcos R., Segundo J.P. Correlation of neuronal spike discharges produced by monosynaptic connections and by common inputs. J. Neurophysiol., 1973, v. 36, p.205−225.
- Correia M.J., Landolt J.P. A point process analysis of the spontaneous activity of interior semicircular canal units in the anesthetized pigeon. Biol. Cybern., 1977, v. 27, p. 199−213.
- Cox D.R. The statistical analysis of dependencies in point processes. Ins Stochastic point processes (P.A.Lewis ed.), N.-Y., Willey, 1972, p. 55−66.
- Craig A. On-line nonlinear analysis of spinal neurons. -Brain Theory Newsletter, 1978, v.3f n.¾, p. 87−88.
- Dickson J., Gerstein G. Interactions between neurons in auditory cortex of the cat. J. Ueurophysiol., 1974, v. 37, p. 1239- 1261.
- Dorrscheidt G.J. Measures of neuronal response based on non-parametric tests. Biol. Cybern., 1981, v.41, p. 147−156.
- Ermentrout G.B., Cowan J.D. A mathematical theory of visual hallucination patterns. Biol. Cybern., 1979, v.34,p.137−150.
- Ermentrout G.B., Cowan J.D. Temporal oscillations in neuronal nets. J. Math. Biology, 1979, v.7, p. 265−280.
- Ermentrout G.B., Cowan J.D. Large scale spatially organized activity in neural nets. SIAM J. Appl. Math., 1980, v. 38, n. 1, p. 1−21.
- Feldman J.L., Cowan J.D. Large-scale activity in neural nets. I. Theory with application to motoneuron pool responses. Biol. Cybern., 1975, v. 17, p. 29−38.
- Funnel W.R., Roberge F.A., Le Blanc A.R. On the visualisation of nonstationarities in point processes. Int. J. Biomedical Computing, 1977, v. 8, p. 293−303.
- Gerstein G.L., Perkel D.H. Mutual temporal relationships among neuronal spike trains.-Biophys. J., 1972, v.12,p.453−473.
- Gerstein G.L., Perkel D.H., Subramanian K.N. Identification of functionally related neural assemblies. Brain Res., 1978, v. 140, n. 1, p. 43−63.
- Gielen C.C.A.M., Gisbergen van J.A.M., Vendrik A.J.H. Characterization of spatial and temporal properties of monkey LGN Y-celle. Biol. Cybern., 1981, v.40, p.157−170.
- Giglmayr J. Modulation of point processes as a model of neuronal impulse generation. Math. Biosc., 1979, v. 46, P. 139−149.
- Holden A.V. Models of the stochastic activity of neurons. -Lecture Notes in Biomath., 1976, v. 12. 368 p.
- Hung G., Brillinger D.R., Stark L. Interpretation of kernels. II. Same-signed 1st- and 2nd- degree (main diagonal) kernels of the human pupillary system. Math. Biosc., 1979, v. 46, p. 159−187.
- Hung G., Stsrk L. The kernel identification method (1910 -1977) review of theory, calculation, aplication, and interpretation. — Math. Biosc., 1977, v.37, p.135−190.
- Hung G., Stark L. Interpretation of kernels. III. Positive off-diagonal kernels as correlates of the dynamic process of pupillary escape. Math. Biosc., 1979, v.46, p.189−203.
- Hung G., Stark L., Eykhoff P. On the interpretation of kernels* I. Computer simulation of responses to impulse-pairs. -Ann. Biomedical Engineering, 1977, v. 5, p. 130−143″.
- Knox C.K., Popele R.E. Correlation analysis of stimulus -evoked changes in excitability of spontaneously firing neurons. J. Neurophysiol., 1977, v.40, n.3, p. 616−625.
- Krausz H.I. Identification of nonlinear systems using random impulse train input. Biol. Cybern., 1975, v. 19, p. 217−230.
- Krausz H.I., Naka K.-I. Spatiotemporal testing and modeling of catfish retinal neurons. Biophys. J., 1980, v. 29, p. 13−36.
- Kristan W.B. Characterization of connectivity among invertebrate motor neurons by cross correlation of spike trains.- In: The neurosciences. Third study program. MIT Press, 1974, p. 371−377.
- Kroeker J.P. Wiener analysis of nonlinear systems using Poisson Charlier crosscorrelation. — Biol. Cybern., 1977, v. 27, p. 221−227.
- Kroeker J.P. Synaptic facilitation in Aplysia explored by random presynaptic stimulation. J. Geiieral Physiol., 1979, v. 73, p. 747−763.
- Kroeker J.P. Wiener analysis of functionals of a Markov chain: application to neural transformation of random signals. Biol. Cybern., 1980, v. 36, p. 243−248.
- Landolt J.P., Correia M.J. Neuromathematical concepts of point process theory. IEEE Transact. Biomed. Engineer., 1978, v. BME-25, n.1, p. 1−12.
- Lopes da Silva F.H., Van Rotterdam A., Barts P., Van Heus-den E., Burr W. Models of neuronal populations: the basic mechanisms of rhythmicity. In: Progress in brain research, eds. Corner M.A., Swaab D.P., 1976, v.45, p. 281−308.
- MacGregor R.J., Oliver R.M. A model for repetitive firing neurons. Kybernetik, 1974, v. 16, n.1, p. 53−64.
- Marmarelis V.Z. A family of quasi-white random signals and its optimal use in biologocal system identification. Part I. Theory. Biol. Cybern., 1977, v.27, p. 49−56.
- Marmarelis V.Z., McCann G.D. A family of quasi-white random signals and its optimal use in biological system identification. Part II. Applications to the photoreceptor of cal-liphora erythrocephala. Biol. Cybern., 1977, v.27, p.57−62.
- Mc Cann G.D., Fargason A., Chantz M.J. The response properties of retinula cells in the fly calliphora erythrocephala as a function of the wavelength and polarization properties of visual and ultraviolet light. Biol. Cybern., 1977"v. 26, pf 93−107.
- Moore G.P., Segundo J.P., Perkel D.H., Levitan H. Statistical signs of synaptic interaction in neurons. Biophys. J., 1970, v. 10, p. 876−900.
- Nagami H., Kitahashi T. On reverberation cycles of a single neural equation. Math. Biosc., 1978, v.38, n. ¾, p. 203−215.
- Naka K.-I., Marmarelis P.2., Chan R.Y. Morphological and functional identifications of catfish neurons. III. Functional identification. J. Neurophysiol., 1975, v.38,p.92−131.
- Nakahama H., Yamamoto M., Ishii N., Fujii H., Aya K. Dependency as a measure to estimate the order and. the values of Markov processes. -Biol. Cybern., 1977, v.25, p.209−226.
- Noda H., Manohar S., Adey W.R. Correlated firing of hippo-campal neuron pairs in sleep and wakefulness. Exp, Neuro-log., 1969, v. 24, n.2, p. 232−247.
- Nordh E., Johansson J., Kesek M. A program for sampling, assessment of stationarity and variability analysis of neuronal spike trains, run under control a time-sharing system, -Computer Programs in Biomedicine, 1980, v.11, p.209−216.
- Oguztoreli M.N. On the activities in a continious neural network. Biol, Cybern, 1975, v.18, p. 41−48.
- Oguztoreli M. N, Activity analysis of neural networks. -Biol. Cybern, 1979, v. 34, p. 159−169.
- O’Leary D.P., Honrubia V. On-line identification of sensory systems using pseudorandom binary noise perturbation. -Biophys.J., 1975, v. 15, p.505−532.
- Palm G., Poggio T. The Volterra representation and Wiener expansions validity and pitfalls. SIAM J. Appl. Math, 1977, v. 33, n, 2, p. 195−216,
- Palm G., Poggio T# Wiener-like system identification in physiology. J. Math. Biology, 1977, v.4, p. 375−381.
- Palm G., Poggio T. Stochastic identification methods for nonlinear systemss an extension of the Wiener theory. SIAM J. Appl, Math, 1978, v. 34, n.3, p. 524−534.
- Perkel D.H. Presynaptic inhibitions: detection through statistical analysis of impulse trains. Brain Res., 1975, v. 96, p. 330−336.
- Perkel D.H., Gerstein G.L., Moore G.P. Neuronal spike trains and stochastic point processes. I. The single spike train. II. Simultaneous spike trains. Biophys. J., 1967, v.7, p. 391−440.
- Perkel D.H., Gerstein G.L., Smitli M.S., Totton W.G. Nerve -impulse patterns: a quantitative display technique for three neurons. Brain Res., 1975, v. 100, p. 271−296.
- Perkel D.H., Mulloney B., Budelli R.W. Quantative methods for predicting neuronal behavior. Neuroscience, 1981, v.6, n. 5, p. 823−837.
- Petsche H., Gogolak G., van Zwieten P.A. Rhythmicity of ceptal cell discharges at various levels of reticular exci1-tation. Electroencephal. and Clinical Neurophysiol., 1965, v. 19, n.1, p. 25−33.
- Poggio T., Reichardt W. Visual control of orientation behavior of the fly: towards the underlying neural interactions. Quart. Rev. in Biophys., 1976, v. 9, p.376−438.
- Poggio T., Torre V. Anew approach to synaptic interaction. In: Lecture Notes in Biomath., 1978, v.21, p. 89.
- Poggio T., Torre V. A Volterra represantation for some neuron model. -Biol. Cybern., 1977, v.27, p. 113−124.
- Powers R. Li", Arnett D.W. Spatio-temporal cross-correlation analysis of catfish retinal neurons. Biol. Cybern., 1981, v. 41, p. 179−196.
- Richardson T., Miller J., McLennon H. Mechanisms of excitation and inhibition in nigrostrial system. Brain Res., 1977, v.127, p. 219−234.
- Ross D., Horowitz J., Plant R. Oscillatory neural networks in rabbit hippocampus. Biol. Cybern., 1980, v.37, p.115−124.
- Schetzen M. The. Volterra & Wiener theories of nonlinear systems. N.-Y., John Willey & sons, 1980. — 531p.
- Scott A.C. Neurodynamics: a critical survey. J. Math. Psychol., 1977, v. 15, p. 1−45.
- Silverstein J.W. Asymptotic applied to a neural network.- Biol. Cybern., 1976, v. 22, p. 73−84.
- Stein R.B., French A.S., Holden A.V. The frequency response, coherence, and information capacity of two neuronal models. -Biophys. J., 1972, v. 12, n.3, p. 295−322.
- Suzuki R., Maxima S., Tatumi H. Control of distributed neural oscillators. In: Lecture Notes in Biomath., 1982, v. 45, p. 178−190.
- Tokura Т., Morishita I. Analysis and simulation of double layer neural networks with mutually inhibiting interactions.- Biol. Cybern., 1977, v.25, p. 83−92.
- Ventriglia A. Numerical investigation of kinetic neuronic equations for one-dimensional neural system. Biol. Cybern., 1980, v.36, p. 125−130.
- Victor J.D., Knight B.W. Nonlinear analysis with an arbitrary stimulus ensemble. Quart. Appl. Math., 1979, v. 37, p. 113−136.
- Victor J., Shapley R. A method of nonlinear analysis in the frequency domain. Biophys. J., 1980, v. 29, p.459−484.
- Wilson H.R., Cowan J.D. Excitatory and inhibitory interactions in localized populations of model neurons. -Biophye. J., 1972, v. 12, p. 1−24.
- Wilson H.R., Cowan J.D. A mathematical theory of the functional dynamics of cortical and thalamic nervous tissue. -Kybernetik, 1973, v. 13, p. 55−80.
- Wilson C.J., Young S.J., Groves P.M. Statistical properties of neuronal spike trains in the substantia nigra cell types and their interactions. Brain Res., 1977, v. 136, p. 243−260.
- Yang G.L., Chen T.C. On statistical methods in neuronal spike-train analysis. Math. Biosc., 1978, v.38, p.1−34.
- Yoshida H., Rabin A., Anderson M. Monosynaptic inhibition of pallidal neurons by axon collaterals of caudate-nigral fibers. Exp. Brain Res., 1972, v.15, p. 333−347.