【摘 要】
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闭环神经调控能够根据患者的实时状态获得期望的调控效果.线性自抗扰控制能够在模型信息少,存在不确定性和外部扰动时,适应复杂的癫痫动力学特性并改善调节效果.为此,合适的调控参数至关重要.现提出一种基于Q-learning的线性自抗扰控制参数学习方法,能够找到一组合适的调控参数,实现期望的调控效果.数值结果表明,Q-learning学习得到的参数能够更好地应对癫痫的复杂特性,为癫痫闭环神经调控提供参数整定指导.
【机 构】
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北京工商大学人工智能学院,北京100048;北京邮电大学自动化学院,北京100876
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闭环神经调控能够根据患者的实时状态获得期望的调控效果.线性自抗扰控制能够在模型信息少,存在不确定性和外部扰动时,适应复杂的癫痫动力学特性并改善调节效果.为此,合适的调控参数至关重要.现提出一种基于Q-learning的线性自抗扰控制参数学习方法,能够找到一组合适的调控参数,实现期望的调控效果.数值结果表明,Q-learning学习得到的参数能够更好地应对癫痫的复杂特性,为癫痫闭环神经调控提供参数整定指导.
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