基于信息编码的神经能量计算

通过神经元活动期间神经能量的计算, 发现关于神经元 的活动需要消耗能量的观点并不完整. 计算表明神经元在动作电位发放期间先吸收 能量然后再消耗能量. 依据这个重要发现, 能够解释当脑内神经元被激活时脑血流 量大幅增加而耗氧量却增加很少这一难以解释的神经生理学现象. 同时还能够解释外部刺激信息和知觉的产生会有同步效应这一认知神经科学界也难 以解释的现象.     

Hindmarsh-Rose神经元阵列自发产生螺旋波的研究

采用Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型,研究了二维神经元阵列系统从一个具有随机相位分布的初态演化最终是否能自发产生螺旋波的问题.数值结果表明:系统是否出现螺旋波与单个HR神经元的状态、系统的初态和耦合强度有关,其中单个HR神经元的振荡状态起主要作用.当单个HR神经元处于一周期振荡态时,在一定的耦合强度范围内系统都会自发出现多个螺旋波和螺旋波对,出现螺旋波与系统初态无关,只要适当选择耦合强度,在系统中可以出现单个螺旋波.当耦合强度超过某一阈值后,继续增加耦合强度,系统会呈现三种不同的动力学行为,分别与三类初态有关.系统从第一类初态演化将偶尔出现单个螺旋波,系统从第二类和第三类初态演化将分别出现间歇性全局同步振荡和振荡死亡.当单个神经元处于二周期态时,只有当系统神经元的初相位比较均匀分布时,系统才能自发出现螺旋波,而且出现螺旋波的耦合强度范围大为减少.当神经元处于更高的周期态时,系统一般不容易自发出现螺旋波.这些结果有助于人们了解大脑皮层自发产生螺旋波的机制.     

精馏塔的神经元PID解耦控制研究

本文针对精馏塔这一多变量、非线性耦合对象,提出了一种神经元PID解耦控制方法。该方法在精馏塔精确模型补偿解耦控制基础上,采用神经元PID控制器进行控制。分析了控制器的结构及其学习算法,进行了PID和神经元解耦控制仿真实验,仿真结果表明该方法优于常规PID控制效果。     

基于自抗扰控制的2个耦合神经元间的混沌同步

针对电缆神经元模型,利用自抗扰控制技术,研究并实现了通过间隙耦合的2个神经元间的混沌同步.未加入控制器时,混沌同步只有当神经元间的耦合强度较大时才会出现.然而在神经元系统中,此条件并不总是得以满足.为此采用自抗扰控制技术来实现混沌同步而不需要考虑耦合强度的大小.此方法不要求精确的神经元模型,而且不要求状态可测,对于外界扰动具有很强的鲁棒性.仿真结果证明所提方法是有效的.     

一种结合神经元网络的PMV模糊算法

针对Fanger的热舒适指标预测平均投票值(PMV)提出了一种结合神经元网络的模糊算法,将PMV的计算划分成5个模糊计算模块,克服了在工程应用中Fanger热舒适方程计算复杂的缺点,各个模块通过神经元网络进行修正以提高算法的精度.将此算法的结果与Fanger的热舒适方程计算结果进行比较,表明此算法精度亦能满足工程需要.     

当归对宫内缺氧新生大鼠海马CA3区神经元的影响

探讨宫内缺氧对新生大鼠海马CA3区神经元的影响及当归注射液的保护作用.将孕期14 d的SD大鼠随机分为对照组、缺氧组和当归治疗组.缺氧组孕鼠自孕第14 d开始每天一次经尾静脉注射生理盐水8 mL/kg(连续7 d),后用低张性缺氧模型致胚鼠宫内缺氧2 h(连续3 d:孕期第14 d、15 d、16 d);当归治疗组用250 g/L的当归注射液代替生理盐水,其余处理同缺氧组;对照组不缺氧,其余同缺氧组.孕鼠分娩后立即取新生鼠大脑组织,常规石蜡切片,经神经元特异性烯醇化酶(Neuron specific enolase,NSE)免疫组织化学染色后行图像分析.缺氧组新生鼠海马NSE免疫组化阳性细胞的积分光密度(Integrated Optical Density,IOD)值较对照组减少(IOD缺氧组:4.9±1.10;IOD对照组:6.2±1.59,P＜0.05);当归治疗组新生鼠海马NSE免疫组化阳性细胞的IOD值较缺氧组增加(IOD治疗组:6.9±2.60, P＜0.05).结论:一定程度的缺氧可刺激海马CA3区神经元变性;当归注射液对宫内缺氧新生大鼠海马CA3区神经元可能具有保护作用.     

野木瓜注射液对大鼠脊髓背角广动力范围神经元诱发放电的影响

对雄性Wistar大鼠,结合微电极细胞外记录技术,观察了不同浓度(10%,25%,50%,100%)野木瓜注射液对电刺激大鼠坐骨神经诱发的脊髓背角广动力范围神经元放电活动的影响.结果表明:野木瓜注射液对脊髓背角广动力范围神经元的诱发放电频率具有浓度依赖的抑制作用(P<0.05).野木瓜注射液在脊髓水平上干预痛觉信息的传导和加工,可能是其产生镇痛作用的原因之一.     

单神经元PID控制器在永磁同步电机控制中的应用研究

永磁同步电机是一个非线性、强耦合、高阶的多变量系统,使用传统的PID控制难以满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求.根据人工神经元的自学习功能建立了基于单神经元的PID控制器,并对其学习算法加以改进,实现了单神经元PID控制器参数在线自调整.仿真与实验结果表明:该控制方法无超调, 响应快, 具有良好的动态特性,具有比常规PID控制器更好的控制品质.     

水电站计算机监控系统单神经元自适应PID功率调节的研究

水力发电机组是一个复杂的非线性控制对象,为保证水电站发电机组功率调节具有快速、稳定的控制特性及良好的鲁棒性,本文提出在水电站计算机监控系统有功功率调节中采用单神经元自适应PID功率调节方式.PID控制的关键问题是PID参数的整定,单神经元自适应PID控制器由于其权值可以在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,仿真结果表明改进的单神经元PID控制器比传统的控制器拥有更好的稳定性、动态性能和鲁棒性.     

Experimental identification of a comb-shaped chaotic region in multiple parameter spaces simulated by the Hindmarsh–Rose neuron model

A comb-shaped chaotic region has been simulated in multiple two-dimensional parameter spaces using the Hindmarsh-Rose （HR） neuron model in many recent studies, which can interpret almost all of the previously simulated bifurcation processes with chaos in neural firing patterns. In the present paper, a comb-shaped chaotic region in a two- dimensional parameter space was reproduced, which presented different processes of period-adding bifurcations with chaos with changing one parameter and fixed the other parameter at different levels. In the biological experiments, different period-adding bifurcation scenarios with chaos by decreasing the extra-cellular calcium concentration were observed from some neural pacemakers at different levels of extra-cellular 4-aminopyridine concentration and from other pacemakers at different levels of extra-cellular caesium concentration. By using the nonlinear time series analysis method, the determin- istic dynamics of the experimental chaotic firings were investigated. The period-adding bifurcations with chaos observed in the experiments resembled those simulated in the comb-shaped chaotic region using the HR model. The experimental results show that period-adding bifurcations with chaos are preserved in different two-dimensional parameter spaces, which provides evidence of the existence of the comb-shaped chaotic region and a demonstration of the simulation results in dif- ferent two-dimensional parameter spaces in the HR neuron model. The results also present relationships between different firing patterns in two-dimensional parameter spaces.