本文關(guān)鍵詞：基于放電特性的神經(jīng)元模型參數(shù)辨識(shí)的研究

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【摘要】：神經(jīng)系統(tǒng)信息編碼機(jī)制是揭示腦功能的關(guān)鍵環(huán)節(jié),神經(jīng)元模型分析是研究神經(jīng)信息編碼的重要方法。然而現(xiàn)有模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)并不能描述所有電生理實(shí)驗(yàn)獲得的神經(jīng)元放電行為,根據(jù)實(shí)驗(yàn)或模型數(shù)據(jù)修正模型參數(shù)使其能夠呈現(xiàn)期望放電特性成為了神經(jīng)元建模分析研究的重點(diǎn)之一。因此,本文提出了根據(jù)神經(jīng)元放電特征實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元模型參數(shù)辨識(shí)的方法。首先依據(jù)神經(jīng)元的放電軌跡,利用Back Propagation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)參數(shù)。(1)利用神經(jīng)元模型的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),令網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)該模型輸入輸出特性,并能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)放電軌跡。(2)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)真實(shí)神經(jīng)元電生理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行辨識(shí),使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)神經(jīng)元輸入輸出特性,以一定精度預(yù)測(cè)放電軌跡。其次,提出利用粒子優(yōu)化算法(PSO)實(shí)現(xiàn)丘腦神經(jīng)元帕金森(PD)放電特性相關(guān)參數(shù)辨識(shí)。(1)提出TC模型的中繼可靠性決定PD狀態(tài),因?yàn)門C模型的中繼可靠性主要與大腦基底神經(jīng)節(jié)(BG)到TC的抑制性突觸電流和鈣離子電導(dǎo)相關(guān),因此本文基于TC模型的中繼可靠性等特征,對(duì)這兩個(gè)PD相關(guān)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)。(2)基于PSO算法,實(shí)現(xiàn)基于TC模型PD放電特征的相關(guān)參數(shù)估計(jì),使辨識(shí)出的模型具有相同PD放電特性,能有效預(yù)測(cè)放電特征。(3)任意給定期望中繼可靠性數(shù)值,利用PSO算法進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì),使辨識(shí)出的模型產(chǎn)生了期望的放電特征。最后,依據(jù)神經(jīng)元的自適應(yīng)特性利用PSO算法實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)元模型參數(shù)辨識(shí)。(1)首先從神經(jīng)元模型數(shù)據(jù)中提取自適應(yīng)相關(guān)的放電特征進(jìn)行參數(shù)估計(jì),令辨識(shí)出的模型能有效預(yù)測(cè)自適應(yīng)放電,證明了辨識(shí)方法在理想情況下的有效性。(2)實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)自適應(yīng)性相關(guān)的放電特征的參數(shù)辨識(shí),本文選擇了一個(gè)自適應(yīng)特性與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最為接近的神經(jīng)元模型,估計(jì)其參數(shù),使辨識(shí)出的模型能有效預(yù)測(cè)波動(dòng)輸入下的自適應(yīng)放電。本文基于神經(jīng)元放電特征從系統(tǒng)辨識(shí)的角度對(duì)神經(jīng)元建模分析進(jìn)行了研究,為神經(jīng)信號(hào)的進(jìn)一步分析與控制提供了支持,并為神經(jīng)信號(hào)編碼機(jī)制的探索提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R338

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1210627