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李淑楠;李东辉;王，江;于海涛

神经元模型尖峰行为的迭代学习控制算法。 （英语） Zbl 1331.81412号

国际期刊修订版。物理学。B类 30，第1号，文章ID 1550240，21 p.（2016）。
摘要：控制神经元产生期望的或正常的尖峰行为是许多神经疾病治疗的基本组成部分。本工作的目的是开发一种新的控制方法——闭环比例积分（PI）型迭代学习控制（ILC）算法，以控制模型神经元的尖峰行为。为了验证该方法的可行性和有效性，具体考虑了两种不同神经元兴奋性的单室标准模型：一类神经兴奋性的Hodgkin-Huxley（HH）模型和二类神经兴奋度的Morris-Lecar（ML）模型。ILC对于自然界的重复过程具有显著的优势。为了进一步突出该方法的优越性，将迭代学习控制器的性能与经典PI控制器的性能进行了比较。无论是在经典PI控制还是PI控制与ILC相结合的情况下，在神经元模型中加入适当的背景噪声，以在更真实的生物物理条件下处理问题。仿真结果表明，考虑ILC时，无论神经元属于哪种神经元兴奋性，无论期望轨迹属于哪种触发模式，控制器的性能都更为良好。在ILC控制信号下，实际输出与期望输出之间的误差要小得多，这表明神经元尖峰行为的ILC更准确。

MSC公司：

81V35型 核物理学
37N20号 物理学其他分支的动力系统（量子力学、广义相对论、激光物理）
81T80型 模拟和数值建模（量子场论）（MSC2010）

关键词：

Hodgkin-Huxley神经元模型;Morris-Lecar神经元模型;尖峰行为;迭代学习控制;比例积分控制;轨迹跟踪;汇聚
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Li}等人，《国际期刊》。物理学。B 30，第1号，文章ID 1550240，21页（2016；Zbl 1331.81412）
全文： 内政部

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