Resumen

La sincronización de neuronas biológicas no solo es un tema candente, sino también un problema difícil en el campo de la fisiología bioeléctrica. Numerosos algoritmos de sincronización reportados están diseñados sobre la base de un modelo neural, pero presentan deficiencias como una relativa complejidad, escasa robustez y dificultad para ser realizados. Se considera la neurona Morris-Lecar, y se diseña un control de rechazo de perturbaciones activas lineal (LADRC). Se utiliza solo una señal de entrada de control para sincronizar los potenciales de membrana de las neuronas biológicas. Al mismo tiempo, para verificar la robustez de la sincronización, se introducen señales sinusoidales y perturbaciones de parámetros en simulaciones numéricas. LADRC aún puede lograr una sincronización satisfactoria. Tanto los resultados teóricos como los de simulación numérica muestran que LADRC es capaz de estimar y cancelar las perturbaciones e incertidumbres. Ni modelos neurales precisos ni modelos concretos de

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Sincronización; Neuronas biológicas; Algoritmos; Neurona Morris-Lecar; LADRC; Robustez
• Keywords:Synchronization; Biological neurons; Algorithms; Morris-Lecar neuron; LADRC; Robustness