生物神经系统同步是生物电生理学研究的热点和难点问题。生物神经系统同步的控制算法大多依据神经系统模型设计，存在算法相对复杂、难以实现的不足。本书针对各类神经系统模型，包括HH、HR、Morris-Lecar、Ghostburster、 Fitzhugh-Nagumo等神经系统为研究对象，设计抗干扰控制同步算法，包括主动补偿控制算法及线性自抗扰控制算法，实现生物神经元之间、生物神经网络各节点间膜电位的同步。同时，为考察干扰存在时各神经系统膜电位的抗扰同步效果，仿真中加入各种干扰信号，抗抗控制仍能实现神经系统膜电位间的同步。数值仿真结果表明抗扰控制算法能够实时估计和补偿扰动对同步的影响，不依赖生物神经系统的精确模型，以及干扰信号的具体模型即可获得良好的生物神经系统膜电位同步效果，为生物神经系统同步控制提供了更为实际有效的思路。
1 绪论
1．1 引言
1．2 生物神经系统简介
1．2．1 生物神经元
1．2．2 生物神经信号
1．2．3 生物神经网络
1．2．4 生物神经系统同步
1．3 生物神经系统的研究概况
1．4 生物神经系统的研究意义
1．5 本书内容简介
参考文献
2 生物神经系统动力学模型
2．1 生物神经元模型
2．1．1 Hodgkin—Huxley（HH）神经元模型
2．1．2 FitzHugh—Nagumo（FHN）神经元模型
2．1．3 Morris—Lecar神经元模型
2．1．4 HR神经元模型
2．1．5 Chav模型
2．1．6 Ghostburster神经元模型
2．1．7 Leech模型
2．2 生物神经网络模型
2．2．1 HH生物神经网络
2．2．2 HR生物神经网络
2．2．3 FitzHugh—Nagumo生物神经网络
2．3 本章小结
参考文献
3 HR生物神经系统的Shilnikov分析
3．1 引言
3．2 HR神经元模型及数学分析
3．3 HR神经元模型的Shilnikov分析
3．4 数值仿真研究
3．5 本章小结
参考文献
4 HR生物神经系统的抗干扰同步
4．1 HR生物神经元的抗干扰同步
4．1．1 基于主动补偿的抗扰控制同步设计
4．1．2 线性自抗扰同步设计
4．2 HR生物神经网络的线性自抗扰同步
4．2．1 问题描述
4．2．2 线性自抗扰同步控制设计
4．2．3 仿真研究
4．2．4 小结
4．3 HR生物神经网络的主动补偿抗扰同步
4．3．1 问题描述
4．3．2 主动补偿抗扰同步控制设计
4．3．3 仿真研究
4．3．4 小结
4．4 HR生物神经网络的复合抗干扰同步
4．4．1 HR生物神经网络模型
4．4．2 滑模及线性自抗扰复合抗干扰同步设计
4．4．3 仿真研究
4．4．4 小结
4．5 本章小结
参考文献
5 FitzHugh—Nagumo生物神经系统的抗干扰同步
5．1 引言
5．2 FHN生物神经系统同步问题描述
5．2．1 FHN生物神经元的动力学模型
5．2．2 FHN生物神经元的同步问题描述
5．3 基于动态补偿的抗扰控制同步设计
5．4 仿真研究
5．5 本章小结
参考文献
6 Ghostburster神经元的抗干扰同步
6．1 引言
6．2 问题描述
6．2．1 Ghostburster神经元模型
6．2．2 Ghostburster神经元的动力学行为
6．2．3 Ghostburster神经元同步问题描述
6．3 基于主动补偿的抗扰控制器设计
6．4 仿真研究
6．5 本章小结
参考文献
7 Morris—Lecar神经系统的抗干扰同步
7．1 引言
7．2 Morris—Lecar神经元模型
7．3 Morris—Lecar神经元的放电特性
7．4 Morris—Lecar神经元的同步问题描述
7．5 基于主动补偿的抗干扰同步设计
7．5．1 同步结构及抗干扰控制律
7．5．2 Morris—Lecar生物神经元的抗干扰同步效果
7．5．3 小结
7．6 基于线性自抗扰的Morris—Lecar生物神经元同步设计
7．6．1 二阶线性自抗扰控制律
7．6．2 Morris—Lecar神经元线性自抗扰同步的闭环稳定性
7．6．3 Morris—Lecar神经元的线性自抗扰同步效果
7．6．4 小结
7．7 本章小结
参考文献
8 Hodgkin-Huxley神经系统的抗干扰同步
8．1 引言
8．2 HH神经元模型
8．3 HH神经元的放电特性
8．4 HH神经元的同步问题描述
8．5 基于主动补偿的抗干扰同步设计
8．5．1 基于主动补偿的抗干扰同步控制律设计
8．5．2 基于主动补偿的抗干扰闭环同步控制稳定性分析
8．5．3 仿真研究
8．5．4 小结
8．6 基于线性自抗扰的HH生物神经元同步设计
8．6．1 线性自抗扰同步控制律设计
8．6．2 基于线性自抗扰控制的闭环同步偏差分析
8．6．3 仿真研究
8．6．4 小结
8．7 本章小结
参考文献
9 总结与展望
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