生物建模仿真

第1章 系統(tǒng)建模仿真的基本概念
1.1 系統(tǒng)模型
1.1.1 系統(tǒng)和系統(tǒng)模型
1.1.2 模型的分類
1.2 系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)仿真
1.2.1 系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真的基本概念
1.2.2 系統(tǒng)仿真過程
1.2.3 系統(tǒng)仿真的分類
1.3 生物系統(tǒng)的建模與仿真
第2章 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型和建模方法
2.1 數(shù)學(xué)模型的分類
2.2 連續(xù)狀態(tài)系統(tǒng)模型
2.2.1 連續(xù)時(shí)間模型
2.2.2 離散時(shí)間模型
2.3 連續(xù)時(shí)間模型之間的轉(zhuǎn)換
2.3.1 從微分方程轉(zhuǎn)換為狀態(tài)方程
2.3.2 從傳遞函數(shù)轉(zhuǎn)換為狀態(tài)方程
2.4 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
第3章 連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)字仿真
3.1 微分方程的數(shù)值積分?jǐn)?shù)值解
3.1.1 數(shù)值積分法的基本概念
3.1.2 數(shù)值積分法分類
3.1.3 單步數(shù)值積分法
3.1.4 多步數(shù)值積分法
3.1.5 關(guān)于數(shù)值積分的誤差
3.2 從傳遞函數(shù)到z函數(shù)的轉(zhuǎn)換
3.2.1 z域的離散相似模型
3.2.2 從傳遞函數(shù)G(5)轉(zhuǎn)換為z函數(shù)G(z)的算子替換方法
3.3 從連續(xù)時(shí)間狀態(tài)方程到離散時(shí)間狀態(tài)方程的轉(zhuǎn)換
3.3.1 時(shí)域的離散相似模型
3.3.2 關(guān)于轉(zhuǎn)移矩陣的近似計(jì)算
3.4 幾個(gè)典型環(huán)節(jié)的離散相似
第4章 基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的建模與仿真
4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建模仿真的基本概念
4.1.1 從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型的過程
4.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取
4.1.3 模型類型與模型參數(shù)
4.1.4 模型參數(shù)的估計(jì)
4.1.5 最小二乘法
4.2 系統(tǒng)辨識概述
4.2.1 系統(tǒng)辨識的基本概念
4.2.2 生物系統(tǒng)的可辨識性
4.3 回歸數(shù)學(xué)模型
4.3.1 一元線性回歸數(shù)學(xué)模型
4.3.2 多元線性回歸數(shù)學(xué)模型
4.3.3 多元線性回歸方程的檢驗(yàn)與評價(jià)
4.3.4 非線性回歸數(shù)學(xué)模型
第5章 Simulink建模與動(dòng)態(tài)仿真
5.1 Simulink簡介
5.2 Simulink的基本模塊
5.2.1 常用模塊
5.2.2 自定義模塊
5.3 基于Simulink的建模與仿真
5.3.1 基于Simulink的建模
5.3.2 基于Simulink的仿真
5.4 Simulink建模仿真應(yīng)用舉例
第6章 建模與仿真的校核、驗(yàn)證與確認(rèn)
6.1 VVA技術(shù)
6.1.1 VVA技術(shù)的基本概念
6.1.2 VVA工作模式和過程
6.2 模型與仿真的校核
6.2.1 系統(tǒng)仿真誤差源校核
6.2.2 程序校核
6.3 模型的驗(yàn)證
6.3.1 譜分析法
6.3.2 置信區(qū)間法
6.3.3 動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)分析法
6.4 仿真模型的確認(rèn)
第7章 單一生物種群增長模型
7.1 Malthusian方程
7.2 Logistic方程
7.2.1 Logistic方程及其解析解
7.2.2 Logistic曲線
7.2.3 Logistic方程的參數(shù)估計(jì)
7.2.4 Logistic方程參數(shù)的變化
第8章 房室系統(tǒng)的建模與仿真
8.1 房室系統(tǒng)的基本概念
8.1.1 房室的定義
8.1.2 房室間物質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)的速率系數(shù)
8.1.3 房室系統(tǒng)的分類
8.2 房室系統(tǒng)的建模
8.2.1 房室模型的建模思路
8.2.2 房室模型的建模過程
8.3 房室模型的仿真
8.3.1 一房室模型
8.3.2 二房室模型
8.3.3 多房室模型
第9章 Hodgkin-Huxley模型
9.1 動(dòng)作電位產(chǎn)生和傳導(dǎo)的神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制
9.2 Hodgkin-Huxley模型的建立
9.2.1 Hodgkin-Huxley模型的等效電路圖
9.2.2 動(dòng)作電位傳遞的數(shù)學(xué)模型
9.2.3 Hodgkin-Huxley模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式
9.3 Hodgkin-Huxley方程中的離子通道電導(dǎo)
9.4 Hodgkin-Huxley方程的仿真
第10章 腦電的自回歸(AR)模型
10.1 隨機(jī)序列的參數(shù)模型
10.1.1 隨機(jī)序列參數(shù)模型的基本概念
10.1.2 幾類重要的隨機(jī)序列參數(shù)模型
10.2 AR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式
10.3 AR模型的最小均方參數(shù)估計(jì)
10.4 AR模型階次的選擇
10.5 腦電的AR模型