自适应动态滑模控制下的FitzHugh-Nagumo神经元混沌同步

混沌同步控制是一种在神经科学领域内的重要研究课题，它探讨的是如何通过先进的控制理论和技术来协调多个神经元的放电行为，使得它们在特定条件下达到同步状态。本文主要聚焦于基于反演自适应动态滑模的FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元混沌同步控制方法。 FitzHugh-Nagumo模型是一种简化但具有混沌行为的生物物理模型，用于模拟神经元的活动。传统的同步控制策略可能依赖于反馈线性化方法，如Pérez等人的工作，他们利用这种方法实现了HH神经元的同步。然而，这些方法可能存在控制输入信号抖振的问题，这可能会干扰神经元的正常功能。 反演自适应动态滑模控制技术在此背景下引入，它结合了自适应控制和反演控制的优点。自适应控制能够处理系统中的不确定性和变化，而动态滑模控制律则通过设计新颖的切换函数，有效地减少了系统的抖振。这种方法特别适用于处理带有不确定参数的复杂系统，如耦合的FHN神经元网络。 作者于海涛和王江针对这一问题，提出了一种新型的控制策略，旨在消除或减少抖振，从而保护神经元的固有特性，并确保快速响应。他们的研究结果显示，这种控制方法能够有效控制神经元之间的混沌放电同步，这对于理解神经网络的信息处理过程以及大脑功能的实现具有重要意义。 在生理学上，神经元同步对于神经信息处理和传递至关重要，它有助于大脑执行联想、记忆等高级功能。通过控制神经元的同步放电，可以影响到中枢神经系统的信息传递和感觉运动皮层的协调功能。因此，这个研究不仅理论上有深度，实际应用上也有广阔前景。 本文的贡献在于提供了一种新的混沌同步控制方法，它通过自适应动态滑模策略优化了FitzHugh-Nagumo神经元的控制，有望在减少抖振、保持神经元特性稳定的同时，提高神经元群体的同步性能，这对于神经科学研究和潜在的神经工程应用具有很高的价值。