基于J&R模型的神经集群模型综述 |
| |
引用本文: | 张瑞,潘敏,李斯卉,李强. 基于J&R模型的神经集群模型综述[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2019, 0(1): 12-18 |
| |
作者姓名: | 张瑞 潘敏 李斯卉 李强 |
| |
作者单位: | 西北大学医学大数据研究中心 |
| |
摘 要: | 神经集群模型是一类宏观的神经计算模型,通过描述神经元总体的平均特性来反映某类神经元的整体放电行为。此类模型参数简洁并具有明确的生理学含义,能够很好地用来模拟宏观脑电信号,广泛应用于大脑生理病理机制研究中。文中针对JR神经集群模型及其改进模型(包括David模型、Wendling模型和Ursino模型),分别从建模思想、模型结构和仿真结果等方面进行了系统阐述与比较研究。
|
关 键 词: | 神经集群 J&R模型 David模型 Wendling模型 Ursino模型 |
A review on neural mass models based on J&R model |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|