可兴奋神经元典型放电的计算机仿真

目的 :在计算机上仿真可兴奋神经元的3类典型放电形式并用于神经编码算法的研究。方法 :用对模拟神经元放电的Chay 模型进行数值计算的方法 ,仿真不同参数下神经元的放电。结果 :实现了可兴奋神经元的3类典型的放电形式 :周期性重复放电 ,簇放电及两者混合类型放电。结论 :仿真结果为进一步研究神经编码的算法提供了有用的数据     

调制波对神经元动态模型放电影响的研究

调制波携带了比普通正弦波更多的信息,其对于神经元放电的结果也随之发生变化.本实验在建立神经元动态仿真模型的基础上探讨正弦波及调制以后的波刺激对神经元放电的影响.实验结果表明,相对于单一的刺激形式,调制波刺激能激发更为复杂的膜电位变化,其重要原因是调制波诱导了Ca2+浓度变化,从而导致膜电位更易发生放电.     

去甲肾上腺素和刺激隐神经对大鼠体感皮层Ⅰ区神经元自发活动的调制

目的探讨去甲肾上腺素是否对体感皮层Ⅰ区神经元的自发活动具有调制作用,以及这种调制作用是否影响体感皮层对传入信息的感受.方法以SD大鼠为实验对象,采用多管玻璃微电极刺激记录技术和微电泳注射的方法,观察了不同剂量的去甲肾上腺素和刺激隐神经单独作用和共同作用于体感皮层Ⅰ区神经元时自发活动平均放电率的变化.结果去甲肾上腺素能易化体感皮层Ⅰ区电泳部位神经元的自发活动,使平均放电率增大.当微电泳电流强度从5nA逐渐加大至145nA时,平均放电率的增加值从(0.52±0.47)脉冲/s增大到(24.1±6.9)脉冲/s,表明易化作用逐渐加强,且呈剂量——效应正相关依赖关系.去甲肾上腺素对体感皮层Ⅰ区神经元的自发活动有抑制效应,但无剂量依赖关系.刺激隐神经的电流强度较弱,单纯A类纤维传入时对记录部位神经元的自发活动有抑制作用;刺激强度较强,A类和C类纤维共同传入时,能易化记录部位的自发活动.而且发现,去甲肾上腺素与传入信息对体感皮层Ⅰ区神经元自发活动的调制有相互作用去甲肾上腺素既能取消传入信息对体感皮层Ⅰ区神经元自发活动的兴奋效应;又能使其抑制作用减弱.结论去甲肾上腺素通过调制体感皮层Ⅰ区神经元的自发活动来改变信号一噪声比,影响体感皮层对传入信息的感受.     

迷走神经刺激对丘脑网状核神经元自发放电的影响

目的观察迷走神经刺激(Vagus Nerve Stimulation,VNS)对大鼠丘脑网状核(thalamic reticular nucleus,TRN)神经元自发放电的影响,探讨迷走神经刺激抗癫痫的机制。方法采用玻璃微电极细胞外记录的方法,观察VNS对大鼠TRN神经元自发放电频率的影响。结果迷走神经刺激后,TRN神经元放电频率与刺激前比较明显降低(P<0.01)。结论本实验结果提示VNS可能通过抑制TRN神经元的放电,降低大脑皮层的兴奋性,从而抑制癫痫的形成及发展。     

A型肉毒毒素对大鼠受损背根节神经元放电和交感-感觉耦联的影响

目的 研究A型肉毒毒素(BTXA)对慢性压迫背根节(DRG)神经元(慢性神经痛模型)的自发放电和交感-感觉耦联的影响.方法 采用单纤维记录神经元自发放电的方法,在受损DRG上加BTXA,观察BTXA对DRG神经元自发放电的影响.电刺激腰交感神经干,观察交感刺激对受损DRG神经元放电的调节作用,静脉注射BTXA后,再观察交感刺激对受损DRG神经元放电的影响.结果 慢性压迫DRG神经元有丰富的自发放电,47个受损DRG神经元放电对无钙人工脑脊液有显著的兴奋反应,但BTXA对这些神经元的自发放电无影响.64%的受损DRG神经元对腰交感神经干电刺激有反应,交感刺激对受损DRG的这种作用可被静脉注射BTXA所阻断.结论 BTXA对慢性压迫DRG神经元的自发放电无影响.在慢性压迫DRG神经元上存在交感-感觉耦联现象,BTXA可以阻断这种交感-感觉耦联现象.     

刺激额区皮层对中脑网状结构痛敏神经元电活动的影响及与针刺效应的关系

观察50只家兔刺激额区对中脑网状结构痛敏神经元电活动的影响及针刺效应,结果:227个痛敏神经元有145个痛兴奋神经元,刺激额区引起放电数目增加,82个痛抑制神经元,刺激额区引起放电数目减少或暂停。电针穴位,能使痛兴奋神经元电活动受到抑制;痛抑制神经元的抑制作用减弱或解除。提示:额区与中脑网状结构痛敏神经元的电活动有一定联系,并可能参与痛觉调制。     

尾核和隔区对丘脑束旁核的协同性抑制作用

<正> 丘脑是痛觉及其它躯体感觉由脊髓向大脑皮层传递的整合中枢,在感觉知觉形成中有重要作用。有材料提出丘脑束旁核内存在对痛刺激表现为高频放电反应的病敏神经元,穴位电针可以抑制这类神经元的电活动,说明痛觉信号与镇痛结构的活动有可能部分是在丘脑束旁核里相互作用并进行整合的。以后的许多实验材料证明,刺激隔区、外侧视前区、丘脑中央中核和中脑中缝核等结构都可不同程度地抑制丘脑束旁核痛敏神经元的自发     

基于模型的耳蜗核反应特性研究

目的耳蜗核内的信息处理,是中枢对听觉信息处理的最先一环。根据神经元对短纯音刺激反应的时间特性来分类,耳蜗核神经元可以分为多种反应类型。我们用模型的方法来探讨这些不同反应类型的机制。方法基于Matlab7.0平台,在经典的积分-放电模型基础上构建时间编码模型。结果模型通过改变与神经元特性有关的参数可以很好的模拟耳蜗核中初级反应型、梳状型、给声开始型和建立型神经元。结论耳蜗核神经元反应特性主要是由神经元本身的特性决定。模型仿真结果与文献十分吻合,为后续研究听觉系统的作用机制打下基础。     

电刺激腹侧被盖区及损伤前脑内侧束对后侧伏核神经元电活动的影响

目的探讨电刺激腹侧被盖区（ＶＴＡ）及损伤前脑内侧束（ＭＦＢ）对后侧伏核（ＰＮＡ）神经元电活动的影响。②方法应用电生理学方法，记录了正常大鼠、帕金森病（ＰＤ）大鼠模型健侧、６－羟基多巴胺（６－ＯＨＤＡ）损毁ＭＦＢ侧ＰＮＡ神经元的自发放电，同时观察电刺激ＶＴＡ对ＰＮＡ神经元放电的影响。③结果电刺激ＶＴＡ后神经元多数呈抑制反应（ｔ＝２．１７，Ｐ＜０．０５）；正常大鼠自发单放电频率较ＰＤ大鼠模型损毁侧放电频率低（ｑ＝３．４９，Ｐ＜０．０５），而与ＰＤ大鼠模型健侧ＰＮＡ神经元放电频率相比较，差别无显著意义（ｑ＝２．８９，Ｐ＞０．０５）。④结论ＰＮＡ神经元的自发电活动通过ＭＦＢ接受ＶＴＡ相应的抑制调节     

躯体感觉Ⅱ区皮层内微刺激对猴的操作式条件反射和针刺镇痛的影响

大脑皮层躯体感觉Ⅱ区(下简称为SⅡ区)位于“经典”的大脑皮层躯体感觉区(下简称为SⅠ区)之下方。Carreras及Pogglo曾发现SⅡ区的许多神经元仅对伤害性刺激起反应。他们的实验表明痛刺激可达到SⅡ区,SⅡ区与痛觉有密切关系。我们的工作曾表明在清醒猴对SⅠ区进行皮层内刺激对痛阈和针刺镇痛具有明显的规律性影响。而刺激与痛觉有密切关系的SⅡ区对痛阈和针刺镇痛效果又将产生怎样的影响?这显然是一个颇有兴趣的课题,但迄今尚未见这方面的报导。为此,我们利用清醒、可活动的猴进行研究,采     

基于通信的数据驱动分布式预测控制

针对分布式控制系统的特点,提出了一种新型的基于数据的分布式预测控制优化算法。由输入、输出数据直接设计分布式控制器,控制器在各个子系统通信的条件下采用基于纳什最优的分布式控制优化算法,以较低的成本达到整个大系统的性能优化。这种基于数据的方法使传统的预测控制器设计过程中的系统辨识和基于状态空间模型的预测控制简化为直接的一步,即直接利用数据设计分布式控制器。本文给出了这种新型算法的收敛条件,仿真结果证明了该方法的有效性。     

过程信号的前馈—反馈型自适应盲分离算法

利用神经网络的自学习能力实现信号的盲分离已被证明是实现信号分离的一种有效方法,不同的神经网络模型对分离算法的效能将产生极大的影响。针对化工生产过程的复杂性和在线监测控制的要求,在其他学者研究的基础上,基于前馈－反馈型神经网络模型,提出了一种自适应盲分离算法用于过程信号的分离。计算机仿真实验的结果表明了算法的有效性。     

基于概率裁剪的球形译码算法

在适当的裁剪函数下,基于概率裁剪的球形译码(SPSD)算法能有效逼近最大似然检测(ML)算法性能,但其复杂度在低信噪比下较高。本文重点对SPSD算法的复杂度进行优化,并提出改进算法。改进算法利用迫零检测(ZF)解计算出初始半径,能有效降低球形译码的搜索范围,并优化裁剪函数,在几乎不损失性能的前提下,有效降低算法复杂度。仿真结果表明,在多输入多输出(MIMO)系统中,改进算法能够逼近SPSD算法的性能,并有效减少算法复杂度,能很好地达到检测算法性能和复杂度之间的折中。     

补骨脂酚启动自噬减轻β-GP诱导的小鼠主动脉中膜钙化

目的：在选定的36种中药单体中筛选能够启动细胞自噬的药物;探究补骨脂酚对小鼠血管平滑肌细胞自噬的影响以及对血管平滑肌细胞钙化的影响。方法：从中草药中提取的黄酮类化合物以不同浓度处理人脑胶质瘤细胞(human glioma cells,U87)72 h,用MTT法得到药物对U87细胞的半抑制浓度(half maximal inhibitory concentration,IC₅₀),并以小于IC₅₀浓度的条件下以不同浓度梯度处理U87细胞,观察U87细胞GFP-LC3(微管相关蛋白1轻链3(Microtubule-associated protein light chain 3,LC3)的荧光信号和Western blot检测自噬指标LC3从而观察细胞自噬活动激活情况,以筛选出能够启动自噬的药物。后续选取补骨脂酚进行进一步实验,探究药物启动自噬后对血管平滑肌细胞钙化的影响。使用β-GP构建小鼠血管平滑肌细胞(vascular smooth muscle cells,VSMCs)钙化模型,分为对照组(C-CTR组)和钙化组(C-CAL组),并通过...     

一种用于非线性系统辨识与控制的自组织模糊神经网络

提出了一种自组织模糊神经网络（Self-Organizing Fuzzy Neural Network,SOFNN）,采用了误差反向传播算法与带遗忘因子的递推最小二乘法相结合的混合优化算法优化系统的模糊规则库及其参数,此外,也引入SRIC（Schwarz&Rissanen Information Criterion）准则设计模糊系统。将本文提出的方法应用于非线性系统的辨识与控制,并讨论了阈值参数对该方法性能的影响。仿真结果表明,本文方法能有效地防止模糊模型过拟合,提高模糊系统的泛化能力,进而提高控制性能。     

基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别

针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。     

基于人工神经网络的荧光光谱识别

目的利用人工神经网络的方法对杂质气体的荧光光谱进行识别。方法选用三层前馈型单输出的神经网络结构,学习算法选用自适应的RLS（Recursive Least Square）算法,在对基于RLS算法的三层前馈单输出的神经网络学习训练完成后,引入互联权重删剪算法对网络的输入层进行删剪。网络的结构不但得到了优化,而且计算复杂度也大大降低。提高网络的泛化能力;最后利用优化后的网络对测试样本进行识别。结果仿真实验表明,与删剪前的网络结构相比,在降低了网络的计算复杂度的同时,删剪优化后的正确识别率能够达到100%。结论利用RLS算法能够提高网络的运算速度,在此基础上的删剪算法能够降低计算的复杂度,并且能够对冗余信息进行了剔除,进而提高整个网络的识别能力。     

基于双层不变集的多智能体系统事件触发分布式预测控制

针对含有扰动的多智能体系统,提出了基于双层不变集的事件触发鲁棒分布式预测控制策略。在分布式控制结构下,对每个智能体构建了目标函数含有耦合关联项的事件触发分布式预测控制优化问题。利用输入状态稳定性理论,推导出与子系统自身信息以及邻域子系统信息相关的事件触发条件。每个智能体判断事件触发条件,仅当条件满足时,才进行分布式预测控制优化问题的求解以及子系统之间的信息交互。利用双层不变集来保证扰动作用下多智能体系统的鲁棒性能,并在此基础上给出保证算法递推可行性和闭环稳定性的充分条件。最后通过车辆控制系统对算法进行仿真分析,验证了算法的有效性。     

一种改进的基于案例推理的建模算法

基于案例推理的方法是一种基于知识获取的方法,也是一种新型的基于数据驱动的建模方法。基于案例推理的核心是案例检索。针对基于案例推理系统中案例检索工作,本文提出了一种改进的K最近邻回归建模算法。首先,基于聚类思想的最近邻回归算法可以实现对案例库的有效划分,从而提高案例检索质量;其次,针对K最近邻算法中邻居个数的选取问题,采用粒子群算法确定需要的邻居个数,取代传统的依靠经验确定邻居个数K的做法。通过对Mackey Glass混沌时间序列数据进行仿真预测,验证了该方法的可行性。     

基于分簇的动态协同算法在无线传感器网络中的应用

为降低无线传感器网络中的能量开销,减少存储和网络资源,采用了一种新的信息融合机制。根据目标的当前地理位置,将无线传感器网络中的节点动态分簇,建立分布式的跟踪机制。利用一种基于信息矩阵加权的卡尔曼算法在该机制下进行目标跟踪,与无分簇机制下的信息矩阵融合算法进行性能比较,仿真实验结果表明该方法具有较高的有效性和可靠性。同时,在网络存在丢包情况下,基于Grubbs准则进行改进,能有效地提高精度。