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粗粒化文献资料
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细粒化复杂度算法及其在心电RR间隔分析中的应用
目的研究精确描述动力学性质的复杂度算法,防止生物医学信号粗粒化处理时可能导致的原始信号中信息的丢失.方法提出细粒化复杂度算法,并研究Logistic映射,正常年轻人、正常老人和房颤病人心电RR间期的复杂度.结果发现细粒化复杂度比粗粒化复杂度描述动力学更加精确.结论建议采用细粒化复杂度作为复杂性度量,细粒化复杂度可望成为无损伤诊断心、脑疾病的客观指标.
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神经元网络动力学的统计物理方法
本文回顾了利用统计物理的方法研究神经元网络动力学的数学降维描述.以一个全兴奋性的“整合-发放”神经元网络为出发点,导出了描写神经元群体活动的概率分布函数的(2+1)-维对流-扩散方程.在没有引入任何新参数的情况下,讨论了如何利用moment closure scheme得到(1+1)-维的动力学方程.我们将此方程的预测与原神经元网络动力学的蒙特卡洛模拟结果进行比较,从而展示了新方程的数值精确性.
