神经动力学模型是能够模拟真实脑电信号的典型神经计算模型,研究神经动力学模型的能控性不仅可以从理论层面证实基于脑电信号闭环调制方案的可行性,为控制算法的设计提供理论依据;而且可以进一步探索更有效的调制方案,为利用控制理论研究神经精神疾病的控制治疗提供理论参考。本文对神经动力学模型的能控性进行量化分析,利用系统能控性理论和复杂网络理论研究神经动力学模型的能控性与动力学和网络拓扑的关系,具体工作如下:首先,针对单神经动力学模型,利用李括号概念构建非线性系统能控性矩阵,并利用矩阵条件数构建能控性指标,量化分析动力学参数与能控性指标的关系,进而研究动力学参数对单神经动力学模型能控性的影响。其次,利用复杂网络理论构建多神经动力学耦合模型,由于耦合模型的高度非线性特点,对神经动力学耦合模型进行局部线性化处理,再利用线性系统能控性理论和矩阵条件数构建耦合模型的能控性指标,进一步量化分析在特定的耦合参量下耦合模型能控性与动力学参数的关系。最后,针对经局部线性化处理后的多神经动力学耦合模型,利用线性系统能控性矩阵和矩阵条件数构建的能控性指标,量化分析网络拓扑参数与耦合模型能控性指标的关系,进而研究网络拓扑参数对多神经动力学耦合模型能控性的影响。