大脑皮层神经网络是一个非常复杂的动态系统,现有的研究表明皮质神经网络的兴奋性和抑制性平衡特性在维持正常脑功能方面具有重要的作用,兴奋性和抑制性失衡会导致阿兹海默症、癫痫、精神分裂等多种疾病的产生。同时,大量实验研究发现神经元放电率自稳态是神经电活动的重要特征,并且放电率自稳态是实现神经网络信息处理及维持正常脑功能的基础。另外,神经网络的结构对信息处理的效率有直接的影响。因此,本文主要对皮层神经网络的兴奋性和抑制性平衡、放电率自稳态和网络结构三个特性进行研究。已有的关于兴奋性和抑制性平衡特性的研究主要是基于抑制性突触可塑性的,而皮层神经网络中兴奋性和抑制性突触可塑性是同时存在的,并且兴奋性突触可塑性对神经网络的兴奋性和抑制性平衡特性具有影响,因此基于兴奋性和抑制性突触可塑性相互作用下的兴奋性和抑制性平衡有待探究。放电率自稳态是神经元放电活动的典型特征,是衡量神经电活动水平的重要指标,对于神经网络实现神经信息处理及维持正常功能具有重要的意义。尽管已有大量实验研究发现神经元放电率自稳态是大脑电活动的普遍现象,但是放电率自稳态机制仍有待进一步研究。皮层神经网络是一个复杂的动态系统,神经网络的结构会随皮层活动发生改变,已有的研究已表明神经网络的结构会直接影响网络的计算效率,但其作用机制尚不完全清楚。因此,本文以由兴奋性神经元和抑制性神经元构成的神经网络作为研究对象,主要研究基于抑制性突触可塑性的神经网络放电率自稳态和网络结构,以及基于兴奋性和抑制性突触可塑性的神经网络兴奋性和抑制性平衡、放电率自稳态和网络结构。具体的研究内容如下:(1)基于抑制性突触可塑性的网络特性研究。首先构建包含有兴奋性和抑制性神经元的神经网络模型,在抑制性神经元到兴奋性神经元通路引入依赖放电时刻的可塑性(Spike-timing-dependent plasticity,STDP)。然后对网络的放电率自稳态和网络结构特性进行研究,分别以神经网络放电栅图、神经元膜电位、神经元放电率及平均放电率、放电率分布图、抑制性突触权重和抑制性突触电导作为判断放电率自稳态的评价指标;以神经网络不同时刻的度分布和网络连接矩阵作为网络结构的分析评价指标。另外,为模拟神经网络的真实情况,本研究进一步分析了在外部噪声扰动和参数摄动下神经网络放电率自稳态的鲁棒性。研究结果显示,在抑制性突触可塑性的作用下,神经网络可以实现放电率自稳态且放电自稳态具有很强的鲁棒性;与此同时,神经网络的度整体呈增大趋势,神经元之间的连接概率变化不明显。(2)基于兴奋性和抑制性突触可塑性的网络特性分析。首先,构建包含有兴奋性和抑制性神经元的神经网络模型,在兴奋性神经元到兴奋性神经元通路和抑制性神经元到兴奋性神经元通路同时引入STDP突触可塑性。分别以兴奋性突触电流与抑制性突触电流之和以及兴奋性突触电流与抑制性突触电流之比作为兴奋性和抑制性平衡的评价指标;以神经网络放电栅图、神经元膜电位、神经元放电率及平均放电率、放电率分布图、突触权重和突触电导作为放电率自稳态的评价指标;以神经网络的度分布和连接矩阵作为网络结构特性的评价指标。在此基础上分别引入外部噪声扰动和内部参数摄动,对兴奋性和抑制性平衡及放电率自稳态的鲁棒性进行研究。结果表明,在兴奋性和抑制性突触可塑性的相互作用下,神经网络在经历较长的过渡期后可以实现兴奋性和抑制性平衡及放电率自稳态且两者都具有较强的鲁棒性。与只有抑制性突触可塑性时相比,虽然网络的兴奋性和抑制性平衡度相对略低,但网络具有更高的响应敏感度。另外,由于兴奋性和抑制性突触可塑性的相互作用,神经网络虽然可以实现放电率自稳态,但是神经元出现了阶段性放电和阶段性抑制。在兴奋性和抑制性突触可塑性的共同作用下,神经网络的结构发生明显变化,兴奋性神经元之间呈现稀疏的强突触连接。本文的研究结果表明,抑制性突触可塑性是实现放电率自稳态的有效机制,当网络中同时存在兴奋性和抑制性突触可塑性时,神经网络能够实现兴奋性和抑制性平衡及放电率自稳态;且网络结构变化显著,兴奋性神经元之间呈现稀疏的强突触连接;同时神经网络对信号具有更高的响应敏感度。本研究同时基于兴奋性和抑制性突触可塑性对神经网络的网络特性进行了研究分析,对计算神经科学研究和生理研究都具有重要的意义。