TY - JOUR A2 - Cichocki, Andrzej AU - Krumin, Michael AU - Shoham，害羞PY - 2010 DA - 2010/04/29 TI -多元自回归建模和格兰杰因果分析的多个峰值列车SP - 752428六世- 2010 AB -近年来出现的微电极阵列和光学方法允许从人口激增的同时记录活动的神经元在不同地区的紧张系统。现有的多变量时间序列分析方法已被证明在建模和分析连续的神经信号(如脑电图信号)方面非常强大，对多个神经脉冲序列数据的分析可以大大受益于现有的方法。然而，这些方法一般还不能很好地适用于点过程。在这里，我们利用我们最近在多元线性-非线性-泊松峰值神经元模型的相关失真方面的研究结果，推导出广义yule - walker型方程，用于拟合“隐藏的”多元自回归模型。我们利用这个新的框架进行格兰杰因果分析，以提取模拟脉冲神经元网络中的有向信息流模式。讨论了该方法的优缺点。SN - 1687- 5265ur - https://doi.org/10.1155/2010/752428 DO - 10.1155/2010/752428 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -