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劳尔·巴里;菲利波·格拉西亚;奥黛丽·吉雷穆斯;埃里克·格里维尔;西尔维·雷诺;西尔万·塞吉

使用差分进化算法对Hodgkin-Huxley模型进行自动参数估计：在神经模拟集成电路中的应用。 （英语） Zbl 1231.62189号

神经计算。 23，第10号，2599-2625（2011）.
小结：我们提出了一种新的估计方法来表征霍奇金-霍克斯利公式。该方法是与电压钳测量相关的经典估计方法的替代技术。它使用电压钳型记录，但基于差分进化算法。同时估计离子通道的参数，从而避免了经典方法的通常近似，并且可以正确优化模型的所有参数，包括时间常数。第二步，将这种新的估计技术应用于我们研究小组设计的神经模拟模拟集成电路的自动调谐。我们给出了一个快速尖峰神经元的调谐示例，该示例再现了参考数据的频率电流特性以及膜电压行为。此调整的最终目标是将神经模拟芯片互连为具有特定细胞特性的神经网络，用于神经科学的未来理论研究。

引用于1文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
92C20美元 神经生物学
92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络

软件：

神经修复师;布伦特
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\textit{L.Buhry}等人，《神经计算》。23，第10号，2599--2625（2011；Zbl 1231.62189）
全文： 内政部

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