A neural network (NN) is constructed using an IF (integrate and fire) neuron model with an excitatory and inhibitory population. From the IF (integrate and fire) neuron model, a NMM (neural mass model) is developed following a bottom-up approach. Two cases are presented to compare the NN model and our NMM. We investigate the effects of changing the links (or coupling) between the two populations by studying four different competing strategies. The topology of the two sub-networks is changed from random to scale-free. We manifest that present NMM's do not account for network topology and coupling strategies, indicating the direction for possible further work.

Construïm una xarxa neuronal fent servir fent servir un model IF (integrate and fire) de neurona amb una població excitadora i una inhibidora. A partir del model IF, les equacions de xarxa de camp mig es dedueixen. Es comparen amb la xarxa neuronal en dos casos diferents. Investiguem els efectes d'acoblament entre xarxes canviant les connexions entre elles i la seva topologia. Posem de manifest que les equacions de camp mig no tenen en compte la topologia, indicant la direcció de possible futur treball.

Construimos una red neuronal utilizando un modelo de neurona "integrate and fire" con una población excitadora y otra inhibidora. A partir del model de neurona, desarrolamos las ecuaciones de campo medio de la red. Se comparan los resultados en dos casos diferentes. Investigamos los efectos de aplicar estrategias de competividad entre poblaciones, así como los efectos de canviar la topologia. Se pone de menifiesto que las ecuaciones de campo medio no tienen en cuenta los efectos de connectividad en una red, indicando así la dirección de possible mejora de las ecuaciones.