Estimation of Effective and Functional Cortical Connectivity From Neuroelectric and Hemodynamic Recordings

In this paper, different linear and nonlinear methodologies for the estimation of cortical connectivity from neuroelectric and hemodynamic measurements are reviewed and applied on common data set in order to highlight similarities and differences in the results. Different effective and functional connectivity methods were applied to motor and cognitive data sets, including structural equation modeling (SEM), directed transfer function (DTF), partial directed coherence (PDC), and direct directed transfer function (dDTF). Comparisons were made between the results in order to understand if, for a same dataset, effective and functional connectivity estimators can return the same cortical connectivity patterns. An application of a nonlinear method [phase synchronization index (PSI)] to similar executed and imagined movements was also reviewed. Connectivity patterns estimated with the use of the neuroelectric information and of the information from the multimodal integration of neuroelectric and hemodynamic data were also compared. Results suggests that the estimation of the cortical connectivity patterns performed with the linear methods (SEM, DTF, PDC, dDTF) or with the nonlinear method (PSI) on movement related potentials returned similar cortical networks. Differences in cortical connectivity were noted between the patterns estimated with the use of multimodal integration and those estimated by using only the neuroelectric data.      

基于皮层神经元模型的经颅磁声电刺激神经网络放电活动仿真分析

基于脑皮层真实神经元模型搭建皮层神经网络,对模型在经颅磁声电刺激下的电活动响应特性进行仿真分析.采用短时傅里叶变换方法对不同刺激方式和经颅磁声电刺激不同刺激参数下神经元局部场电位信号进行时频联合分析.结果显示,经颅磁声电刺激方式可达到与神经元自身突触激活和阶跃电流刺激方式相近的刺激效果;神经元不同位置在经颅磁声电刺激下...     

Cortical Spreading Depression in Rats

Cortical spreading depression (CSD) is an important neurophysiological phenomenon, which was first discovered more than 60 years ago [1]. As it is associated with migraine and focal cerebral ischemia, CSD has attracted intensive attention [2]?[5]. Various methodologies including positron emission tomography [6], magnetic resonance imaging (MRI) [7], laser Doppler flowmetry (LDF) [8], and autoradiography have been used to investigate CSD. Optical intrinsic signal imaging (OISI) is a neuroimaging technique that can monitor a large region of the cortex with both higher temporal and spatial resolution [9]?[11].     

Neuron芯片在变电站自动化系统中的应用

在分层分布式变电站综合自动化系统网络中，现场总线和与其相连的每个节点间必须要经过用于驱动信道媒介的网络收发器和用于接口的神经元芯片Neuron。Neuron芯片是LonWorks技术的核心．内部包括了3个CPU系统，共同承担着ISO规定的开放系统互联7层协议的功能。文章介绍了美国公司推出的Neuron芯片的功能特性，给出了基于现场总线LonWorks的变电站自动化系统结构框架以及Neuron芯片的连接电路。     

自适应神经元控制在机器人手指关节控制中的应用

对机器人手指关节驱动用直线驱动器的位置控制提出了单神经元自适应控制方案。通过实验验证了控制方案的正确性，为机器人手指关节的位置控制提供了一种有效方法。     

神经元控制在锅炉燃烧系统中的应用研究

锅炉燃烧系统是典型的复杂被控对象,常规的控制方案难以取得满意的控制效果。将神经元控制方案引入锅炉燃烧系统,对该方案做出了具体分析,并对其作了仿真,仿真结果表明该方案的控制品质较好。     

神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用

神经网络具有自学习、自适应能力 ,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型。异步电机矢量控制技术是通过坐标变换 ,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制。为实现对交流电机快速和精确控制 ,本文基于单神经元设计出用于异步电机矢量控制的自适应磁链和转速控制器 ,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重 ,实现自适应控制。并将此设计应用于由数字信号处理器 (DSP)实现的交流电机矢量控制系统中 ,实验表明此方法设计的控制器结构简单 ,易于数字化实现 ,控制系统动态性能良好。     

纯滞后系统的神经元PID和Smith预估器控制

PID控制器具有原理简单,鲁棒性好,稳定性高而得到广泛应用。但对于纯滞后系统,PID控制很难获得理想的控制效果,甚至产生不稳定。为此,采用了单神经元PID控制器,利用其自学习,自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,构成了自适应控制,结合Smith预估器对纯滞后系统进行控制,取得良好效果。     

单神经元PID控制器在直接矢量控制中的应用研究

异步电机矢量控制改善了电机的转矩控制特性,但是由于系统运行过程中一些不可控或不确定的因素,传统PID控制难以满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求。基于单神经元网络设计了用于矢量控制的增益自调整的自适应磁链和速度控制器,并运用改进的学习与控制算法,实现单神经元PID控制器的参数优化与在线自动调整。仿真与实验结果表明：单神经元PID控制器可以改善异步电动机矢量控制的性能,具有较强的自适应性与鲁棒性。     

Doping Mechanism and Permittivity Correlations in Nd-Doped BaTiO3

BaTiO₃ forms an extensive range of solid solutions with Nd₂O₃ by means of the double substitution mechanism: Ba + Ti 2Nd, as shown by both a phase diagram study and Rietveld refinement using powder neutron diffraction data. The solid solutions have the general formula Ba_1-xTi_1-xNd_2xO₃Odxd0.12 at 1300°C and 1300°C and O dxd at 1400°C. With increasing x, the symmetry changes from tetragonal to cubic at x 0.09. The sharp permittivity maximum at 127°C in stoichiometric BaTiO₃ broadens very rapidly with increasing x and gradually moves to lower temperatures: this appears to be because, with substitution of Nd onto Ti sites, formation of the ferroelectric domains is increasingly difficult because of the presence of dipole-inactive Nd³⁺ ions on the Ti sites.     

单神经元变步长控制算法在谐波检测中的应用

提出了基于单神经元的变步长自适应谐波检测方法,充分利用单神经元具有的自学习、自调节、自组织能力的优点,运用变步长自适应控制算法,通过实时在线调节步长,达到系统本身自调节以应对电网参数的突变.同时,以TMS320F2812型DSP为核心搭建了检测分析平台,实时检测分析电力谐波次数;运用CAN总线将分析结果实时传送到上位机...     

加拿大养老体制及养老服务技术概述

加拿大如今有超过1万名百岁老人,是2001年的三倍,到本世纪中叶应该能达到4万人左右.现在,加拿大65岁及以上的人口多于14岁及以下的人口,而且这种趋势在未来几年还会扩大.本文调研了加拿大人口老龄化问题、退休金、养老住所、监管法规、投资长期护理的社会经济效益,收集整理了养老服务协会,以及用于养老的新技术、现有养老机构的...     

神经元控制器在数字调速系统中的实现和应用

神经网络具有自学习、自适应能力,用于控制时可不依赖控制对象的数学模型.感应电动机矢量控制技术是通过坐标变换,实现对定子电流的励磁分量与转矩分量的解耦控制.为实现对交流电机快速和精确控制,本文基于单神经元设计出用于感应电动机矢量控制的自适应磁链和转速控制器,利用神经元的自学习功能在线调节连接权重,实现自适应控制.并将此设计应用于由数字信号处理器(DSP)实现的交流电机矢量控制系统中,实验表明此方法设计的控制器结构简单,易于数字化实现,控制系统动态性能良好.     

交流调速系统单神经元控制器权值初值的选择

在基于PC交流传动控制算法开发平台的基础上,将有监督单神经元控制算法应用于交流调速系统中,针对单神经元控制器权值初值的选取进行大量物理实验,得到一些有价值的结论.     

单神经元PID控制器在高压断路器运动控制技术中的应用

高压断路器直线伺服电动机操动机构采用直线电动机驱动断路器操作杆,带动机构运动,实现分合闸操作,具有良好的快速响应能力及控制性能。本文建立了直线伺服电动机操动机构控制系统仿真模型,详细分析了单神经元PID控制算法以及数学模型,并建立了以输出误差二次方为性能指标的单神经元自适应PID控制器模型。分别用传统PID控制与单神经元PID控制,对高压断路器触头运动特性控制过程进行了仿真。结果表明,单神经元PID控制器能够较好地实现触头速度的跟踪控制,使其按给定运动特性曲线运动,实现运动特性控制。证明了在配有直线伺服电动机操动机构的高压断路器触头运动控制系统中,单神经元PID控制是一种较理想、有效的控制方法。     

电力市场环境下中长期负荷预测的应用分析

电力市场环境下负荷预测误差风险直接影响售电公司经营效益和供电的安全性和稳定性.为提高售电公司的经济性和稳定性,从负荷预测误差与负荷类型的研究角度出发,利用灰色系统理论、最小二乘支持向量机模型对中长期负荷进行了预测,并提出了预测加权误差这一概念,重点讨论某地区主要负荷类型与其预测加权误差之间的关联关系.分析结果使得负荷预...     

模糊自适应SNPID在飞轮储能系统中的研究

飞轮储能系统中飞轮电池电力转换控制器是制约其在电网系统应用的关键技术之一.采用智能控制设计单神经元PID控制器(SNPID),并应用模糊思想对神经元输出增益自适应整定,结合SVPWM策略实现飞轮电池充电控制;同时应用SVPWM策略进行放电控制.仿真结果表明,SVPWM放电控制功率因数高、电流谐波低、动态响应快;模糊自适应SNPID使飞轮转子"充电"过程快速稳定,鲁棒性强,其控制性能优于单神经元PID控制.     

基于偏差耦合的多电机单神经元同步控制

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、高耦合的系统,而现有的多电机同步控制策略难以满足高精确度的同步控制要求。基于在d-q坐标系下的数学模型,采用id=0的转子磁场定向矢量控制方式,对正弦波永磁同步电机进行建模;基于相邻偏差耦合的控制结构,利用单神经元PID控制方法设计一种结构简单的多电机控制策略。与相邻偏差耦合的传统PID控制策略进行的对比仿真表明,该控制策略具有较高的同步精确度和较强的鲁棒性。     

单细胞神经元控制器在水轮机调速系统中的应用与仿真

介绍了水轮机调速系统的基本原理和一般的控制方法，提出了一种采用自适应单神经元PID控制器来控制调速系统的方法，并对2种方法下的控制输出进行了仿真比较，得出了采用自适应单神经元PID控制器较优的结论。