[发明专利]一种神经元参数拟合方法在审
| 申请号： | 201810517988.7 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108764474A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 曹立宏;沈佳敏;王晔;宫妍竹 | 申请（专利权）人： | 中国传媒大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/06;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100024 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种神经元参数拟合方法属于神经科学领域，提高神经元参数拟合的效率。因为现实中复原真实的神经元放电活动具有重要意义，在实验中可以测得某种神经元所包含的离子通道种类，但是离子通道的电导值不易测得。本发明采用CUDA编程加速了遗传算法求解神经元模型电导参数的过程，充分利用了GPU的计算资源，并采用MFC框架可视化了算法求解的过程。该工具既可以通过导入实验数据，也可以根据指定的电导参数值和刺激电流来生成伪实验数据对工具的运行结果进行检验。本工具方便了实验人员的使用。实验结果显示，算法能找到接近最优参数的值，从而复现实验测得的电信号。 | ||
| 搜索关键词： | 神经元 参数拟合 离子通道 实验数据 求解 电导 算法 神经元模型 刺激电流 电导参数 放电活动 计算资源 神经科学 遗传算法 运行结果 重要意义 最优参数 可视化 复现 编程 复原 检验 | ||
【主权项】：
1.一种神经元参数拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：首先根据输入的参数初始化种群产生初始种群，种群中的每一个个体实际代表的就是一组参数，还需输入一组真实的尖峰时间点数据，这组数据由真实的生物学实验测量记录得到或者算法生成；种群中的每一个个体代入HH方程后都产生一组尖峰时间点数据，根据这组尖峰时间点数据和开始输入的真实尖峰数据计算每个个体对应的适应度值；然后根据适应度值进行遗传操作，最终输出最优个体，即最优的电导参数。
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