Rozszerzony model Lopesa da Silvy Schemat populacyjnego modelu generacji aktywności rytmicznej EEG. Każda z trzech populacji neuronalnych opisana jest.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Wykład 5: Dyskretna Transformata Fouriera, FFT i Algorytm Goertzela
Advertisements

Wykład 6: Dyskretna Transformata Fouriera, FFT i Algorytm Goertzela
Generatory i Przerzutniki
Systemy liniowe stacjonarne – modele wejście – wyjście (splotowe)
Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa
Mechanizm wnioskowania rozmytego
Zaawansowane metody analizy sygnałów
Inteligencja Obliczeniowa Sieci dynamiczne cd.
Inteligencja Obliczeniowa Sieci dynamiczne.
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony
Formalizacja i uwiarygodnianie Iteracyjny proces syntezy modeli
Sprzężenie zwrotne Patryk Sobczyk.
DIELEKTRYKI TADEUSZ HILCZER.
DIELEKTRYKI TADEUSZ HILCZER
Filtracja sygnałów „Teoria sygnałów” Zdzisław Papir.
Systemy dynamiczne 2010/2011Odpowiedzi – macierze tranzycji Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 System ciągły;
Krzysztof Suchecki wybrana prezentacja z konferencji ECCS'07 w Dreźnie Interacting Random Boolean Networks.
Wykład no 10 sprawdziany:
Wykład no 6 sprawdziany:
W1 dr inż. Tadeusz Wiśniewski p. 211 C6.
WZMACNIACZE OPERACYJNE
SYSTEMY CZASU RZECZYWISTEGO Wykłady 2008/2009 PROF. DOMINIK SANKOWSKI.
AGH Wydział Zarządzania
Opis matematyczny elementów i układów liniowych
Automatyka Wykład 3 Modele matematyczne (opis matematyczny) liniowych jednowymiarowych (o jednym wejściu i jednym wyjściu) obiektów regulacji.
Teoria sterowania Wykład 3
Automatyka Wykład 3 Modele matematyczne (opis matematyczny) liniowych jednowymiarowych (o jednym wejściu i jednym wyjściu) obiektów, elementów i układów.
Wykład 5 Charakterystyki czasowe obiektów regulacji
Charakterystyki czasowe obiektów, elementów i układów regulacji
Sztuczne Sieci Neuronowe
Wzmacniacz operacyjny
Wykład 25 Regulatory dyskretne
Modelowanie – Analiza – Synteza
Modelowanie – Analiza – Synteza
Podstawy automatyki 2012/2013Transmitancja widmowa i charakterystyki częstotliwościowe Mieczysław Brdyś, prof. dr hab. inż.; Kazimierz Duzinkiewicz, dr.
Rozważaliśmy w dziedzinie czasu zachowanie się w przedziale czasu od t0 do t obiektu dynamicznego opisywanego równaniem różniczkowym Obiekt u(t) y(t) (1a)
Automatyka Wykład 9 Transmitancja operatorowa i stabilność układu regulacji automatycznej.
Regulacja impulsowa z modulacją szerokości impulsu sterującego
Elektroniczne Systemy Zabezpieczeń
Systemy wspomagania decyzji
Stabilność dyskretnych układów regulacji
Sterowanie impulsowe Wykład 2.
Wykład 8 Statyczne i astatyczne obiekty regulacji
Wykład 22 Modele dyskretne obiektów.
Modele dyskretne obiektów liniowych
Teoria sterowania Wykład 9 Transmitancja operatorowa i stabilność liniowych układu regulacji automatycznej.
Teoria sterowania Wykład 13 Modele dyskretne obiektów regulacji.
Programowanie strukturalne i obiektowe
Modelowanie – Analiza – Synteza
Schematy blokowe i elementy systemów sterujących
Modelowanie obiektowe Diagramy czynności
Wykład nr 1: Wprowadzenie, podstawowe definicje Piotr Bilski
Prądy w komórkach nerwowych. Kanały K + Istnieje wielka różnorodność kanałów K +. W aktywnej komórce, kanały K + zapewniają powrót do stanu równowagi.
Zintegrowany sterownik przycisków. Informacje podstawowe Każdy przycisk jest podłączony do sterownika za pośrednictwem dwóch przewodów, oraz dwóch linii.
Maciej Gwiazdoń, Mateusz Suder, Szymon Szymczk
Model Lopesa da Silvy – opis matematyczny Zmienne modelu: V e (t) – średni potencjał w populacji pobudzającej E(t) – średnia częstość odpalania w populacji.
Od neuronow do populacji
SZTUCZNA INTELIGENCJA
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Modelowanie i podstawy identyfikacji 2015/2016 Modele neuronowe – podstawy,
Od neuronow do populacji
Model Lopesa da Silvy – opis matematyczny
Podstawy automatyki I Wykład /2016
Transformacja Z -podstawy
The Discrete-Time Fourier Transform (DTFT)
Metody sztucznej inteligencji
WZMACNIACZ MOCY.
Wzmacniacz operacyjny
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony
Klasa NetCon (rozdzial 10 The NEURON book)
Zapis prezentacji:

Rozszerzony model Lopesa da Silvy Schemat populacyjnego modelu generacji aktywności rytmicznej EEG. Każda z trzech populacji neuronalnych opisana jest funkcjami odpowiedzi impulsowej (he, hi) opisującymi potencjały postsynaptyczne oraz funkcją sigmoidalną opisującą generację potencjałów czynnościowych. Stałe C 1 - C 4 opisują ilość połączeń pomiędzy komórkami różnych typów. Sygnał wejściowy p(t) reprezentuje aktywność pozostałych obszarów mózgu.

Model Lopesa da Silvy Każda z populacji neuronalnych opisana jest funkcjami odpowiedzi impulsowej (he, hi) opisującymi potencjały postsynaptyczne EPSP i IPSP oraz funkcją sigmoidalną, która wiąże średni potencjał z częstością odpalania.

Model Lopesa da Silvy - specyfikacja Odpowiedzi impulsowe: A = 1.6 mV;  1 = 55 s -1 ;  2 = 605 s -1 B = -32 mV;  1 = 27.5 s -1 ;  2 = 55 s -1 Funkcją sigmoidalna: Stałe sprzężenia: C 1 = 32 C 2 = 3 f max = 50 pps; V th = 7 mV;  =-2 mV Wejście: = 450 pps  2 = 100 pps 2

Odpowiedzi impulsowe Odpowiedzi impulsowe: A = 1.65 mV;  1 = 55 s -1 ;  2 = 605 s -1 B = -32 mV;  1 = 27.5 s -1 ;  2 = 55 s -1

Transformata Laplace’a Definicja Gdzie zespolona częstość s =  +i ,  - rzeczywiste Transformata Fouriera stanowi szczególny przypadek transformaty Laplace’a dla s = i 

Transformata Laplace’a funkcji h e,i (t) Policzmy Transformaty Laplace’a funkcji h e i h i : A = 1.6 mV;  1 = 55 s -1 ;  2 = 605 s -1 B = -32 mV;  1 = 27.5 s -1 ;  2 = 55 s -1

Sygnał wyjściowy z modelu