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基于神经群模型的大脑动力学辨识和优化控制

基于神经群模型的大脑动力学辨识和优化控制

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作者：李晓乐燕山大学

学位级别：硕士

大脑在不同的时间和空间尺度上表现出复杂的动力学特性,这些动力学特性与特定频带的神经振荡活动相关,也与大脑功能状态以及多种脑疾病的病理状态相关。研究表明,认知、行为和感知等大脑功能源于大脑皮层系统中的集体神经振荡,集体的非... 详细信息

大脑在不同的时间和空间尺度上表现出复杂的动力学特性,这些动力学特性与特定频带的神经振荡活动相关,也与大脑功能状态以及多种脑疾病的病理状态相关。研究表明,认知、行为和感知等大脑功能源于大脑皮层系统中的集体神经振荡,集体的非线性动力学是皮层神经振荡的核心,而异常的动力学过程会引起诸多脑疾病。因此,有效控制脑动力学的能力对于增强人类的认知功能和改善他们的生活质量有着巨大的希望。本文基于神经群模型对大脑动力学的辨识和控制进行研究,主要研究内容如下。(1)针对一类具有未知突变参数且输出受到未知测量噪声干扰的神经群模型,构建基于带约束的强跟踪自适应UKF辨识方案以实现未知突变参数的辨识。该方案通过引入了渐变因子和遗忘因子增强算法的跟踪能力,并通过引入次优Sage-Husa估计器实时估计并修正测量噪声矩阵。此外,该方案还采用序贯处理法通过两次观测和约束的更新阶段来吸纳约束和观测,使待辨识参数的取值保持在生理含义允许的范围之内。仿真验证所构建的带约束强跟踪自适应UKF在参数估计方面的有效性。(2)针对具有异常动力学的神经群模型,研究了大脑动力学调制问题。结合带约束的强跟踪自适应UKF、局部线性化方法和最优控制理论设计了一个最优控制方案对异常动力学进行调节并使其跟踪一个期望的输出,同时优化反应控制误差和控制能量的性能指标。仿真验证所设计的最优控制方案对神经群模型异常动力学调节的有效性。(3)针对传统最优控制器获得解析解的过程中需要先对模型进行局部线性化,且自身需要大量矩阵运算,整体运算较大的问题,设计基于细菌觅食优化算法的最优控制器对神经群模型的异常动力学进行调节,使模型输出跟踪一个期望的输出。通过与传统的最优控制器比较以及仿真验证所设计的最优控制器对神经群模型异常动力学调节的有效性。以上的研究涉及到控制理论和神经科学的交叉。所采用的算法在控制理论中较为传统,但其与神经科学的融合为大脑动力学的调节提供新思路,有望为增强人类的认知以及提高脑疾病的预防和治疗水平提供科学支撑。

关键词：神经群模型 UKF 大脑动力学调制最优控制细菌觅食优化算法

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