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魏熙乐 、 王江 、于海涛 著 / 科学出版社 / 2015-06 / 平装
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神经系统建模与控制工程
《神经系统建模与控制工程》结合神经生物学、神经计算科学与自动控制科学的交叉优势,主要介绍了神经系统场效应的动力学模型,分析了外电场作用下的神经元以及神经元网络的动力学特性,重点阐述参数辨识方法在神经系统建模中的应用,以及先进控制算法例如优化控制、迭代学习、模型预测控制等在单神经元放电模式以及神经元网络同步特性控制中的应用,为电磁刺激临床治疗癫痫和帕金森等神经系统疾病提供了有效的理论依据和未来可行的刺激方案。
前言第1章绪论1.1神经疾病与网络同步1.1.1癫痫样放电与海马网络同步1.1.2帕金森病状态与基底核网络同步1.2中枢神经系统场效应1.2.1场效应与神经电活动的交互1.2.2阈上场效应1.2.3阈下场效应1.3电刺激术1.3.1深部脑刺激1.3.2经颅电刺激1.4闭环电生理1.4.1电压钳位技术1.4.2动态钳位技术1.4.3闭环电刺激术1.5基于参数估计的神经控制1.5.1基于混沌同步的参数估计1.5.2基于统计估计理论的参数估计1.6章节概况第2章神经系统建模2.1电缆理论2.1.1电缆方程2.1.2线性电缆方程2.2多问室神经元模型2.2.1多间室一般数学描述2.2.2HH类跨膜离子电流2.213丘脑皮层中继神经元模型2.3两间室神经元模型2.3.1两间室模型的一般描述2.3.2Pinsky-Rinzel模型2.3.3两间室最小ML场效应模型2.4单间室神经元模型2.4.1HH模型2.4.2ML模型2.5基底核网络模型2.5.1基底核回路结构2.5.2Rubin.Terman模型2.6集总参数神经Mass模型2.6.1单个神经集群Mass模型2.6.2多个耦合神经集群Mass模型2.7小结第3章神经系统场效应机制分析3.1细胞外电场作用下神经元的阈下响应特性3.1.1两间室PR场效应模型3.1.2细胞外电场E与电势差矿之间的关系3.1.3胞体的阈下响应特性分析3.1.4胞体与树突阈下响应特性差异3.2外电场作用下神经元放电起始动力学3.2.1两间室ML场效应模型的放电特性3.2.2面积比率p对细胞外场效应的影响3.2.3耦合电导gc对细胞外场效应的影响3.2.4细胞外电场效应的生物物理机制3.2.5阈下电场调制放电率和放电时刻3.3小结第4章单神经元参数估计与闭环控制4.1基于混沌同步的参数估计方法4.1.1估计理论4.1.2仿真结果4.1.3讨论4.2基于无香卡尔曼滤波器的参数估计4.2.1经典卡尔曼滤波器4.2.2扩展卡尔曼滤波器4.2.3无香卡尔曼滤波器4.2.4UKF参数估计4.2.5混沌同步与15KF联合估计4.3基于wash-out滤波器的神经元兴奋性控制4.3.1放电起始动力学分析4.3.2基于Wash-out滤波器的神经元分岔控制4.3.3兴奋性控制仿真结果与机制分析4.4基于wash-out滤波器的神经元起始放电控制4.4.1HH神经元模型的起始放电控制4.4.2ML神经元模型的分岔控制4.5基于uKF一状态反馈控制的髓鞘缺失症神经元闭环控制4.5.1髓鞘缺失症神经元放电特性4.5.2LJKF.状态反馈跟踪控制器设计4.5.3仿真结果分析4.5.4不同控制算法的效果比较4.6单神经元放电的迭代学习控制4.6.1迭代学习控制算法4.6.2放电波形控制仿真结果4.6.3放电峰峰间歇的控制4.7小结第5章癫痫样放电的闭环控制5.1癫痫样放电的动力学分析5.1.1单神经元PR模型动力学5.1.2神经集群Mass模型动力学5.2神经元癫痫样放电的闭环控制5.2.1基于关键参数估计的闭环迭代学习控制5.2.2癫痫样放电的闭环混合控制5.2.3耦合神经元的闭环迭代学习控制5.3癫痫状态多模式闭环控制方案设计5.3.1脑电信号Cn复杂度分析5.3.2BP神经网络与癫痫模式分类5.3.3闭环迭代学习控制策略5.4小结第6章帕金森病状态的闭环控制6.1基底核网络的放电模式6.1.1正常状态下基底核网络的放电节律6.1.2帕金森病状态下基底核网络的放电节律6.2开环DBS的波形优化6.2.1基于粒子群算法的刺激波形优化6.2.2基于PwM的刺激波形优化6.3TC中继神经元的帕金森病状态闭环控制6.3.1Tc中继单室神经元的滑模控制6.3.2TC中继单室神经元的慢变量反馈PI控制6.3.3TC中继单室神经元的PI迭代学习控制6.3.4TC中继多间室神经元的闭环控制6.4小结缩写表参考文献彩图
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开播时间:09月02日 10:30