| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景 | 第9-14页 |
| 1.2.1 癫痫的产生与治疗方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 癫痫的计算模型及闭环控制 | 第10-12页 |
| 1.2.3 建模 | 第12-13页 |
| 1.2.4 模型预测控制 | 第13-14页 |
| 1.3 研究思路与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 基于神经集群模型癫痫的动力学分析及控制 | 第16-33页 |
| 2.1 NMM模型介绍及其动力学分析 | 第16-25页 |
| 2.1.1 单个NMM模型 | 第16-19页 |
| 2.1.2 多耦合NMM模型 | 第19-24页 |
| 2.1.3 耦合集群之间的同步性 | 第24-25页 |
| 2.2 癫痫状态的控制 | 第25-31页 |
| 2.2.1 反馈线性化控制 | 第25-27页 |
| 2.2.2 控制结果 | 第27-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于Volterra对海马区神经集群的建模 | 第33-49页 |
| 3.1 模型介绍 | 第33-36页 |
| 3.2 正常状态和癫痫状态的Volterra建模 | 第36-48页 |
| 3.2.1 性能评估 | 第36页 |
| 3.2.2 癫痫状态的建模 | 第36-45页 |
| 3.2.3 正常状态的建模 | 第45-47页 |
| 3.2.4 不同状态与Volterra核函数之间的关系 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于Volterra建模癫痫状态的预测控制 | 第49-57页 |
| 4.1 基于Volterra模型的预测控制 | 第49-51页 |
| 4.1.1 预测模型 | 第49-50页 |
| 4.1.2 参考轨迹 | 第50页 |
| 4.1.3 反馈校正 | 第50-51页 |
| 4.1.4 滚动优化 | 第51页 |
| 4.2 控制性能指标 | 第51-52页 |
| 4.3 仿真结果 | 第52-56页 |
| 4.3.5 单个NMM的预测控制结果 | 第52-55页 |
| 4.3.6 多个NMM的预测控制结果 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
