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文檔簡介
1、神經(jīng)元以不同的動作電位編碼響應(yīng)各種外部刺激,并影響神經(jīng)系統(tǒng)的機(jī)能與調(diào)控。研究神經(jīng)系統(tǒng)的編碼機(jī)制及如何控制編碼特性已成為神經(jīng)科學(xué)的研究熱點之一。目前,為了更好地獲得神經(jīng)元特性,閉環(huán)電生理成為研究神經(jīng)元和神經(jīng)系統(tǒng)編碼機(jī)制的重要方法。神經(jīng)元及神經(jīng)元集群中不正常的放電模式是許多精神性疾病的主要病理。深部腦刺激是治療帕金森、癲癇等疾病的有效方法,但目前大多采用開環(huán)刺激,開環(huán)刺激不具有普適性,控制效果嚴(yán)重依賴于模型參數(shù),而神經(jīng)元系統(tǒng)是非線性系統(tǒng),且
2、參數(shù)未知。因此,本文提出迭代學(xué)習(xí)控制方法實現(xiàn)神經(jīng)元及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的閉環(huán)控制,本論文的研究內(nèi)容主要包括以下三個方面:
首先,本文首次利用迭代學(xué)習(xí)控制實現(xiàn)神經(jīng)元放電模式的閉環(huán)控制。以兩種可興奮性不同的神經(jīng)元模型:I類神經(jīng)元的Hodgkin-Huxley(HH)模型和II類神經(jīng)元的Morris-Lecar(ML)模型為對象實現(xiàn)放電模式的迭代學(xué)習(xí)閉環(huán)控制??紤]外部擾動情況下進(jìn)行仿真分析,結(jié)果證明,在不同神經(jīng)元可興奮性及不同期望放電模式下
3、,利用迭代學(xué)習(xí)控制均能有效實現(xiàn)放電模式的閉環(huán)控制。
其次,首次利用迭代學(xué)習(xí)控制實現(xiàn)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)場電位的閉環(huán)控制。建立了兩種神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型:離散的映射神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和連續(xù)的Hindmarsh–Rose(HR)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。對于離散的映射神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,利用迭代學(xué)習(xí)控制實現(xiàn)同步與去同步狀態(tài)平均場電位之間的轉(zhuǎn)換控制。對于連續(xù)的HR神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,實現(xiàn)不同重連概率下平均場電位對期望正弦波形的跟蹤控制。
最后,根據(jù)帕金森疾病的
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