基于放电特性的神经元模型参数辨识的研究

发布时间：2017-11-21 10:29

  本文关键词：基于放电特性的神经元模型参数辨识的研究

  更多相关文章： 神经元 放电特性 系统辨识 BP神经网络 PSO算法 自适应神经元模型 TC模型

【摘要】：神经系统信息编码机制是揭示脑功能的关键环节,神经元模型分析是研究神经信息编码的重要方法。然而现有模型的参数和结构并不能描述所有电生理实验获得的神经元放电行为,根据实验或模型数据修正模型参数使其能够呈现期望放电特性成为了神经元建模分析研究的重点之一。因此,本文提出了根据神经元放电特征实现神经元模型参数辨识的方法。首先依据神经元的放电轨迹,利用Back Propagation(BP)神经网络辨识参数。(1)利用神经元模型的输入输出数据进行BP神经网络学习,令网络呈现该模型输入输出特性,并能准确预测放电轨迹。(2)采用BP神经网络对真实神经元电生理实验数据进行辨识,使网络学习神经元输入输出特性,以一定精度预测放电轨迹。其次,提出利用粒子优化算法(PSO)实现丘脑神经元帕金森(PD)放电特性相关参数辨识。(1)提出TC模型的中继可靠性决定PD状态,因为TC模型的中继可靠性主要与大脑基底神经节(BG)到TC的抑制性突触电流和钙离子电导相关,因此本文基于TC模型的中继可靠性等特征,对这两个PD相关参数进行辨识。(2)基于PSO算法,实现基于TC模型PD放电特征的相关参数估计,使辨识出的模型具有相同PD放电特性,能有效预测放电特征。(3)任意给定期望中继可靠性数值,利用PSO算法进行模型参数估计,使辨识出的模型产生了期望的放电特征。最后,依据神经元的自适应特性利用PSO算法实现了神经元模型参数辨识。(1)首先从神经元模型数据中提取自适应相关的放电特征进行参数估计,令辨识出的模型能有效预测自适应放电,证明了辨识方法在理想情况下的有效性。(2)实现了对实验数据自适应性相关的放电特征的参数辨识,本文选择了一个自适应特性与实验数据最为接近的神经元模型,估计其参数,使辨识出的模型能有效预测波动输入下的自适应放电。本文基于神经元放电特征从系统辨识的角度对神经元建模分析进行了研究,为神经信号的进一步分析与控制提供了支持,并为神经信号编码机制的探索提供了坚实的基础。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R338

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 汪秉文,沈艳军,何统洲;多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用[J];控制理论与应用;2004年04期

2 何国光;朱萍;陈宏平;谢小平;;阈值耦合混沌神经元的同步研究[J];物理学报;2010年08期

3 欧阳楷，邹睿，，刘卫芳;基于生物的神经网络的理论框架──神经元模型[J];北京生物医学工程;1997年02期

4 尤志宁,周昌乐,张克志;基于新型神经元模型上的突触可塑性建模[J];厦门大学学报(自然科学版);2005年S1期

5 余双琦;周坚强;朱萍;何国光;;相对阈值耦合的混沌神经元同步研究[J];浙江大学学报(理学版);2013年04期

6 刘深泉;;“神经元的形态分类和识别”综述[J];数学的实践与认识;2011年14期

7 朱俊玲,沈强,蒋大宗;慢变刺激下神经元的阵发放电[J];生物物理学报;2001年04期

8 黄彦猷;联合型学习的神经元模型[J];生物化学与生物物理进展;1988年02期

9 任晓林,胡光锐,谭政华;一类混沌神经元的控制[J];自然杂志;1999年05期

10 陈军;李春光;;具有自适应反馈突触的神经元模型中的混沌:电路设计[J];物理学报;2011年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年

2 屈景怡;王如彬;;冷感受器神经元模型中电流和电导噪声影响的研究[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年

3 刘宣亮;刘深泉;;一类神经元模型的发放模式研究[A];第一届全国神经动力学学术会议程序手册 & 论文摘要集[C];2012年

4 段利霞;陆启韶;;神经元模型中的分岔及放电区域的研究[A];第七届全国非线性动力学学术会议和第九届全国非线性振动学术会议论文集[C];2004年

5 郑艳红;陆启韶;;时滞援助的环式耦合混沌神经元同步[A];第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集[C];2007年

6 仲自勉;翟军;陈宝树;李连根;;充分利用样本信息的神经元模型[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年

7 赵勇;陆启韶;;具有时滞的H-R神经元模型的自适应双叶滞后同步[A];中国力学学会学术大会'2009论文摘要集[C];2009年

8 王青云;陆启韶;;噪声在慢变系统中的随机Chay神经元模型的自共振[A];第七届全国非线性动力学学术会议和第九届全国非线性振动学术会议论文集[C];2004年

9 张广军;徐健学;;FHN神经元模型非阈下响应的随机共振[A];中国力学学会学术大会'2005论文摘要集（下）[C];2005年

10 焦贤发;;整合后发放神经元模型输入参数估计[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 邓斌;神经元混沌、同步与控制[D];天津大学;2007年

2 刘玉亮;外电场作用下神经元动力学分析与同步控制[D];天津大学;2011年

3 沈艳军;多输出神经元模型的多层前向神经网络及其应用[D];华中科技大学;2004年

4 林伟;复杂系统中的若干理论问题及其应用[D];复旦大学;2003年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 胡兵;Rulkov神经元模型的相干共振行为研究[D];太原理工大学;2016年

2 林楚衍;两类神经元模型的动力学分析[D];华南理工大学;2016年

3 张履霞;基于放电特性的神经元模型参数辨识的研究[D];天津大学;2014年

4 孟新星;神经元模型参数辨识及控制的研究[D];天津大学;2009年

5 金淇涛;神经元编码的峰放电起始动态机制研究[D];天津大学;2010年

6 徐国丽;神经元模型的动力学特性研究[D];兰州交通大学;2013年

7 吴艳果;基于映射的平均耦合神经元簇放电机理[D];北京交通大学;2011年

8 黄新;随机相关输入的Integrate-and-Fire神经元模型[D];湖南师范大学;2006年

9 张颖武;非平衡涨落对神经元模型非线性动力学特性的影响[D];河北工业大学;2007年

10 马瑞敏;N个相同Rulkov神经元在星形和全局耦合结构下的同步行为[D];北京交通大学;2010年

本文编号：1210627