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神经元状态和参数估计的数据同化方法。 (英语) Zbl 1405.92050

摘要:本教程说明了如何使用数据同化算法来估计基于电导的神经元模型的未观察变量和未知参数。现代数据同化(DA)技术广泛应用于气候科学和天气预报,但最近才开始应用于神经科学。DA技术的两大类主要是序列方法和变分方法。我们提供了实现每个类中方法的基本版本的计算机代码,即无迹卡尔曼滤波器和4D-Var,并演示了如何使用这些算法从单个电压轨迹推断Morris-Lecar模型的几个参数。根据参数的不同,Morris Lecar模型由于潜在分叉结构的变化,表现出定性不同类型的神经元兴奋性。我们表明,当呈现来自每个不同兴奋性区域的电压轨迹时,DA方法可以识别产生正确分岔结构的参数集,即使初始参数猜测对应于不同的兴奋性区域。这证明了DA技术执行非线性状态和参数估计的能力,并引入了推断模型的几何结构,作为估计成功的一种新的定性度量。最后,我们讨论了神经科学文献中出现的DA算法的扩展。

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92C20美元 神经生物学
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