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姚鹏;李湘

优化功能性脑网络中的控制信号路径。 （英语） Zbl 1425.92015年

混乱 29，第10期，第103144页，第6页（2019年）.
摘要：控制人脑网络近年来引起了广泛关注，结构可控性为揭示其结构与功能之间的关系提供了强有力的工具。在本文中，我们定义了外部控制信号从网络中的一个节点流向其他节点的最优控制信号路径。控制信号路径不仅显示了大脑网络中某些特定节点的连接和功能，还帮助我们更好地理解控制信号如何选择和通过节点，以使大脑以最小的控制能量发挥功能。在常见情况下，由于控制信号位于不同的节点上，并且可能存在路由中节点的排列，网络中存在大量潜在的控制信号路径。定义控制信号路径的效率是为了根据控制能量评估网络中最重要的路径。我们提出了使用控制中心性的算法，以在几个前提条件下找到最有效的控制信号路径。由于人脑功能网络可以划分为多个子网络来完成不同的认知任务（如视觉和听觉），因此通过节点的局部控制中心性，我们可以更有效地选择控制信号路径，从而揭示潜在的神经路径以完成认知过程。
©2019美国物理研究所

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92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
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\textit{P.Yao}和\textit{X.Li}，混沌29，No.10，103144，6 P.（2019；Zbl 1425.92015）
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