本文關鍵詞：基于放電特性的神經(jīng)元模型參數(shù)辨識的研究

  更多相關文章： 神經(jīng)元 放電特性 系統(tǒng)辨識 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 PSO算法 自適應神經(jīng)元模型 TC模型

【摘要】：神經(jīng)系統(tǒng)信息編碼機制是揭示腦功能的關鍵環(huán)節(jié),神經(jīng)元模型分析是研究神經(jīng)信息編碼的重要方法。然而現(xiàn)有模型的參數(shù)和結構并不能描述所有電生理實驗獲得的神經(jīng)元放電行為,根據(jù)實驗或模型數(shù)據(jù)修正模型參數(shù)使其能夠呈現(xiàn)期望放電特性成為了神經(jīng)元建模分析研究的重點之一。因此,本文提出了根據(jù)神經(jīng)元放電特征實現(xiàn)神經(jīng)元模型參數(shù)辨識的方法。首先依據(jù)神經(jīng)元的放電軌跡,利用Back Propagation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡辨識參數(shù)。(1)利用神經(jīng)元模型的輸入輸出數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習,令網(wǎng)絡呈現(xiàn)該模型輸入輸出特性,并能準確預測放電軌跡。(2)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對真實神經(jīng)元電生理實驗數(shù)據(jù)進行辨識,使網(wǎng)絡學習神經(jīng)元輸入輸出特性,以一定精度預測放電軌跡。其次,提出利用粒子優(yōu)化算法(PSO)實現(xiàn)丘腦神經(jīng)元帕金森(PD)放電特性相關參數(shù)辨識。(1)提出TC模型的中繼可靠性決定PD狀態(tài),因為TC模型的中繼可靠性主要與大腦基底神經(jīng)節(jié)(BG)到TC的抑制性突觸電流和鈣離子電導相關,因此本文基于TC模型的中繼可靠性等特征,對這兩個PD相關參數(shù)進行辨識。(2)基于PSO算法,實現(xiàn)基于TC模型PD放電特征的相關參數(shù)估計,使辨識出的模型具有相同PD放電特性,能有效預測放電特征。(3)任意給定期望中繼可靠性數(shù)值,利用PSO算法進行模型參數(shù)估計,使辨識出的模型產生了期望的放電特征。最后,依據(jù)神經(jīng)元的自適應特性利用PSO算法實現(xiàn)了神經(jīng)元模型參數(shù)辨識。(1)首先從神經(jīng)元模型數(shù)據(jù)中提取自適應相關的放電特征進行參數(shù)估計,令辨識出的模型能有效預測自適應放電,證明了辨識方法在理想情況下的有效性。(2)實現(xiàn)了對實驗數(shù)據(jù)自適應性相關的放電特征的參數(shù)辨識,本文選擇了一個自適應特性與實驗數(shù)據(jù)最為接近的神經(jīng)元模型,估計其參數(shù),使辨識出的模型能有效預測波動輸入下的自適應放電。本文基于神經(jīng)元放電特征從系統(tǒng)辨識的角度對神經(jīng)元建模分析進行了研究,為神經(jīng)信號的進一步分析與控制提供了支持,并為神經(jīng)信號編碼機制的探索提供了堅實的基礎。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R338

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本文編號：1210627