亚历山大·梅兰森;安德烈·隆廷 应用于锥体神经元膜电压波动的平稳跳跃扩散过程的数据驱动推断。 （英语） 兹比尔1439.92049 数学杂志。神经科学。 9，第6号论文，第30页（2019年）. 生物系统的突发活动通常可以表示为低维的朗之万型随机微分方程。然而，在某些系统中，会发生大型和突发事件，并违反了此方法的假设。我们通过提供一种新的方法来解决这种情况，该方法仅基于原始数据的统计数据重建跳跃-扩散随机过程。我们的方法假设这些数据是平稳的，扩散噪声是加性的，跳跃是泊松的。我们使用增量的阈值交叉来检测时间序列中的跳跃。接下来是一个迭代方案，用于补偿错误检测为跳跃的扩散波动的存在。我们的方法基于与这些波动相关的概率计算，并基于Fokker-Planck方程和微分Chapman-Kolmogorov方程的使用。在一些验证案例之后，我们将此方法应用于弱电鱼类电感应侧线叶锥体神经元膜噪声的记录。这些记录显示了随机发生的大型跳跃式去极化事件，其生物物理学尚不清楚。我们发现，当膜电位接近尖峰阈值时，一些锥体细胞的跳跃速率和噪声强度增加，而它们的漂移函数和跳跃幅度分布保持不变。由于我们的方法完全由数据驱动，因此它为进一步研究这些跳跃式事件的功能作用提供了一种有价值的方法，而无需依赖于无约束的生物物理模型。 引用于6文件 MSC公司： 92立方厘米20 神经生物学 60甲15 随机偏微分方程（随机分析方面） 60J74型 离散状态空间上的跳跃过程 第35季度84 福克-普朗克方程 关键词：随机微分方程;跳跃扩散过程;薄膜噪声;信道噪声;电动鱼;锥体神经元;福克-普朗克方程;查普曼-科尔莫戈洛夫方程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Melanson}和\textit{A.Longtin}，J.数学。神经科学。9，第6号论文，30页（2019年；Zbl 1439.92049） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] Haken H.信息与自组织：复杂系统的宏观方法。柏林：施普林格；1988年OCLC:649906343·Zbl 0659.93002号 [2] Holovach Y、Kenna R、Thurner S.《复杂系统：物理之外的物理》。欧洲物理杂志。2017年；38(2):023002. 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