书名:
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帕金森状态的脉冲神经网络建模及最优控制
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作者:
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卢梅丽
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李会艳
,
魏熙乐
著
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出版信息:
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北京
电子工业出版社
2020.08
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开本页数:
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24cm 
190页
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丛书名:
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单 册:
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中图分类:
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TP183
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科图分类:
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主题词:
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人工神经网络--研究
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电子资源:
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ISBN:
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978-7-121-37418-0
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000
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@a本书内容属于控制理论与神经科学的交叉研究方向,以脑疾病中的帕金森病为背景。第1章介绍了帕金森病的电生理特性、用于治疗帕金森病的DBS技术及PID闭环调制策略等。第2-3章介绍了用于建模正常状态和帕金森病状态下的脉冲神经元数学模型,包括单个神经元模型,如经典的Izhikevich模型,Morris-Lecar模型、双间室模型和振荡子网络模型及神经网络模型;还包括建模基底核的Rubin-Terman模型和小世界网络模型等。第4-6章介绍了基于相重置和动态规划的帕金森病最优控制;还介绍了基于模型的机器学习算法在脑疾病最优神经调控策略中的应用,主要包括动态规划法等几种典型的强化学习算法。
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帕金森状态的脉冲神经网络建模及最优控制/卢梅丽等著.-北京:电子工业出版社,2020.08 |
190页:图;24cm |
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ISBN 978-7-121-37418-0(/):CNY 79.00 |
本书内容属于控制理论与神经科学的交叉研究方向,以脑疾病中的帕金森病为背景。第1章介绍了帕金森病的电生理特性、用于治疗帕金森病的DBS技术及PID闭环调制策略等。第2-3章介绍了用于建模正常状态和帕金森病状态下的脉冲神经元数学模型,包括单个神经元模型,如经典的Izhikevich模型,Morris-Lecar模型、双间室模型和振荡子网络模型及神经网络模型;还包括建模基底核的Rubin-Terman模型和小世界网络模型等。第4-6章介绍了基于相重置和动态规划的帕金森病最优控制;还介绍了基于模型的机器学习算法在脑疾病最优神经调控策略中的应用,主要包括动态规划法等几种典型的强化学习算法。 |
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正题名:帕金森状态的脉冲神经网络建模及最优控制
索取号:TP183/10
 
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