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具有不同拓扑结构脑网络模型的牵制控制

Pinning-Control of Brain Networks with different Topologies

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【作者】 刘仙方媛孙呈霞高庆

【Author】 Xian Liu;Yuan Fang;Chengxia Sun;Qing Gao;Institute of Electrical Engineering, Yanshan university;

【机构】 燕山大学电气工程学院

【摘要】 基于复杂网络理论和神经群模型,本文构建出具有规则、小世界、无标度和随机拓扑的脑网络模型来模拟不同节律的脑电信号。针对脑网络模型的复杂性、非线性和随机性,设计基于模糊PID算法的牵制控制策略来实现脑节律的调制,并分析不同牵制控制策略的有效性。

【Abstract】 According to the complex network theory and the neural mass model, the brain network models with regular smallworld scale-free and random topologies are constructed to simulate electroencephalography(EEG) signals with different rhythms. Aiming at the complexity nonlinearity and randomness of the brain network models, the pinning-control strategy based on the fuzzy Proportion Integration Differentiation(PID) algorithm is designed to realize the modulation of the brain rhythms. The effectiveness of different pinning-control strategies is analyzed.

【基金】 国家自然科学基金(61473245,61004050);河北省自然科学基金(F2017203218)的支持
  • 【会议录名称】 第37届中国控制会议论文集(D)
  • 【会议名称】第37届中国控制会议
  • 【会议时间】2018-07-25
  • 【会议地点】中国湖北武汉
  • 【分类号】TP273;O157.5
  • 【主办单位】中国自动化学会控制理论专业委员会
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