排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
节律性步态运动中CPG对肌肉的控制模式的仿真研究 总被引:6,自引:2,他引:4
以神经振荡器理论和Dingguo Zhang等人研究的CPG模型为基础,结合了神经生物学和生物动力学的观点,并根据人体腿部的肌肉结构修正了Dingguo Zhang等提出的中枢模式发生器(CPG)的数学模型.修正后的CPG模型突破了原来仅反映单腿的节律性运动的局限性,能够更好地描述步态运动中双腿的节律性与协调性,使得修正后的CPG模型与实际情况更为一致.依据本文所提出的修正模型所做的数值模拟结果表明,我们所得到的CPG的输出模式能够很好的表现出人体节律性步态运动中神经系统的调节作用. 相似文献
2.
3.
在能量编码原理的基础上,利用哈密尔顿函数得到了大脑皮层内大规模神经元集群在阈下和阈上互相耦合时神经元电位变化的能量函数.根据神经电生理的实验数据得到了高斯白噪声条件下神经元电位活动的膜电位运动方程.研究结果表明:本文得到的膜电位的均值恰是先前已发表的膜电位运动方程的精确解.在这个基础上,还得到了神经元集群编码的哈密尔顿函数随时间的演变过程,即神经元集群随时间的能量演化过程的定量表达式. 相似文献
4.
5.
θ相移是在大鼠海马中发现的位置细胞放电的特殊模式.随着大鼠在某个位置场中行进,相应位置细胞发放脉冲的相位(相对于局部电位中的θ节律)会逐渐提前.一些学者认为,该现象可以将大鼠在运动中所经过的一系列位置场的顺序编码成时间上压缩,并且多次重复出现的脉冲模式,因此可以促进大鼠对其在运动中经过的空间位置的顺序的记忆.本文建立了一个模型,对该现象进行了研究.首先,本文建立了能够产生θ相移现象的单个海马神经元模型.这一模型建立在HarrisKD等及MageeJC的电生理实验研究的基础上,根据神经元真实的生理特性来建模.并且以整合与发放的脉冲神经元模型取代H—H模型,大大简化了计算量.而模拟结果又能较好的重现实验中真实神经元的表现.为了研究θ相移对空间位置顺序记忆的作用,在单神经元模型的基础上,又建立了一个基于STDP的学习型神经网络.通过对网络的研究发现,空间位置顺序的信息在模拟中只要输入一次,就可以使该网络对这一顺序形成一定程度的记忆,并且有一定的比率能达到很高的准确率.而如果在单神经元模型中去除θ相移功能,则在单次学习过程中,根本无法形成对空间位置顺序的记忆,代表各个空间位置的神经元几乎同时发放,基本上不能代表顺序信息. 相似文献
6.
关于昆虫步态运动时神经控制机理的动力学分析 总被引:2,自引:1,他引:1
在John Sehmitt和Philip Holmes工作基础上建立一个考虑阻尼效应的昆虫LLS(lateral leg-spring)模型,并在MATLAB环境下对其步态运动进行计算机数值模拟,对昆虫在水平面爬行步态进行分析,发现考虑阻尼的模型更符合实际情况,并表现出更好的稳定性,证明了由力学和几何定理主导的控制行为在维持昆虫爬行的稳定性方面起到了十分重要的作用,从而减轻了神经系统的负担,同时也说明了引人阻尼在提高运动稳定性方面发挥的作用. 相似文献
1