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电场作用下HR神经元的分岔分析及参数辨识
文献摘要：
详细分析了电场作用下四维Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型的分岔模式及放电行为.通过数值仿真得到该神经元模型的多组双参数分岔图、最大Lyapunov指数图、峰峰间期分岔图等,发现该模型在双参数平面上存在倍周期分岔、加周期分岔等模式及"锯齿状"混沌结构.通过构建合适的目标函数,提出了自适应混合粒子群遗传算法,将神经元模型的参数辨识转化为最优化问题.数值仿真结果表明,算法对神经元模型的参数辨识效果较好,能更准确地辨识未知参数,具有一定优越性.
文献关键词：
HR神经元;双参数分岔;混合粒子群遗传算法;参数辨识
中图分类号：
作者姓名：
肖冉;安新磊;祁慧敏;乔帅
作者机构：
兰州交通大学 数理学院,甘肃 兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]肖冉;安新磊;祁慧敏;乔帅-.电场作用下HR神经元的分岔分析及参数辨识)[J].浙江大学学报（理学版）,2022(06):691-697,705
A类：
B类：
电场作用,分岔分析,参数辨识,四维,Hindmarsh,Rose,真得,双参数分岔,分岔图,Lyapunov,峰峰,间期,双参数平面,倍周期分岔,锯齿状,混沌,混合粒子群遗传算法,最优化问题,未知参数
AB值：
0.304727
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