依赖于动态穗定时的可塑性学习规则，动态特征对神经网络多簇结构生成的影响

标题和描述中提到的研究主要关注的是神经网络中的动态特性，特别是动态穗定时（Dynamic Bursting）如何影响神经元网络的多簇结构生成。这项研究基于一个关键的学习规则——对称的穗定时依赖塑性（Symmetric Spike-Timing-Dependent Plasticity, STDP），这是一种模拟大脑神经元之间权重调整的学习机制。 在神经网络中，神经元有两种基本的放电模式：尖峰（Spiking）和穗状（Bursting）。尖峰是单个的动作电位，而穗状则是一连串快速动作电位的序列。本研究发现，无论是穗状神经元还是尖峰神经元，通过STDP学习规则，都能自组织成多簇结构。然而，基于穗状活动的自组织神经网络（BSON）相比于基于尖峰活动的自组织神经网络（SSON），其簇化过程的时间效率更高。 进一步的研究表明，BSON网络具有更显著的小世界特性，即更高的聚类系数和更短的最短路径长度。小世界特性是复杂网络的一种重要特征，它结合了随机网络的高路径连通性和规则网络的局部聚集性。这表明BSON网络在信息传输方面具有更高的效率。 此外，BSON网络的结构熵和活动熵较大，揭示了其更高的拓扑复杂性和动态多样性。这意味着这种网络可以处理更多样化的信息，有利于增强神经回路的信息传递效果。因此，穗状放电能显著提升簇化过程的效率，并使得形成的簇状结构更同步，对微弱输入更敏感。 研究还通过随机共振现象的改善性能进一步证实了这一结论。随机共振是一种物理现象，允许系统在噪声存在下更好地检测弱信号。BSON网络在随机共振性能上的提升，表明其在信息处理效率上可能具有优势。 由动态穗定时产生的多簇神经网络结构不仅在自组织过程中表现出更高的效率，而且在同步性、信息处理能力和对外部弱信号的响应上都有显著的优势。这对于理解大脑如何高效处理信息以及开发新型的人工神经网络模型具有重要意义。