<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">novtexmech</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Мехатроника, автоматизация, управление</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1684-6427</issn><issn pub-type="epub">2619-1253</issn><publisher><publisher-name>Commercial Publisher «New Technologies»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.17587/mau.25.13-18</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">novtexmech-1485</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>SYSTEM ANALYSIS, CONTROL AND INFORMATION PROCESSING</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Адаптивная идентификация параметров для класса моделей нейронных ансамблей с применением к эргатическим системам</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Adaptive Parameter Identification for a Class of Neural Mass Models with Application to Ergatic Systems</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Плотников</surname><given-names>С. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Plotnikov</surname><given-names>S. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>С. А. Плотников, канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр., </p><p>Санкт-Петербург.</p></bio><bio xml:lang="en"><p>S. A. Plotnikov, PhD, Senior Researcher,</p><p>St.Petersburg.</p></bio><email xlink:type="simple">waterwalf@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Фрадков</surname><given-names>А. Л.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Fradkov</surname><given-names>A. L.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>А. Л. Фрадков, д-р техн. наук, проф., зав. лаб., </p><p>Санкт-Петербург.</p></bio><bio xml:lang="en"><p> A. L. Fradkov, Dr. in Sciences (Engineering), Professsor, </p><p>St.Petersburg.</p></bio><email xlink:type="simple">fradkov@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Институт проблем машиноведения Российской академии наук (г. Санкт-Петербург); Санкт-Петербургский государственный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Institute for Problems in Mechanical Engineering of the Russian Academy of Sciences, (St. Petersburg); Saint Petersburg State University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>10</day><month>01</month><year>2024</year></pub-date><volume>25</volume><issue>1</issue><fpage>13</fpage><lpage>18</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Commercial Publisher «New Technologies», 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Commercial Publisher «New Technologies»</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Commercial Publisher «New Technologies»</copyright-holder><license xlink:href="https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice" xlink:type="simple"><license-p>https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://mech.novtex.ru/jour/article/view/1485">https://mech.novtex.ru/jour/article/view/1485</self-uri><abstract><p>Рассматривается одна из проблем, возникающих при реализации эргатического интерфейса "мозг—компьютер". Данная технология позволяет человеку управлять различными мехатронными системами посредством "силы мысли", т. е. на основе регистрации электрической активности головного мозга. Проблемой является сложность и слабая изученность работы мозга. Для описания электрической активности мозга используются различные модели нейронных ансамблей, одной из которых является нейромассовая модель, предложенная Янсеном и Ритом в 1995 г. Для настройки параметров данной модели по реальным данным предлагается использовать адаптивный идентификатор параметров. Важным условием для синтеза адаптивного идентификатора является то, что измерению может быть доступен только выход системы, который является разностью потенциалов между двумя точками головы. В начале предполагается, что измерению доступен весь вектор состояния нейромассовой модели. Синтезируется идентификатор для настройки параметров такой системы и доказывается его сходимость с помощью метода функций Ляпунова. Далее полученный идентификатор дорабатывается таким образом, чтобы он использовал только выход системы. Для этого с помощью метода конечных разностей приближенно вычисляется производная выхода нейромассовой модели, которая используется для произведения нескольких замен неизвестных компонент вектора состояний. Аналитически доказать сходимость полученного адаптивного идентификатора параметров весьма затруднительно, поэтому возможность его использования для оценки параметров нейромассовой модели проверяется с помощью моделирования. Синтезируемый идентификатор для настройки параметров использует только выход системы, что в будущем позволит рассматривать реальные данные вместо выхода системы. Таким образом, данный идентификатор можно будет использовать для настройки параметров нейромассовой модели по реальным данным.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This paper considers one of the problems that arise in the developing of the ergatic brain-computer interfaces. This technology allows a person to control various mechatronic systems through the "power of thought", i.e. based on the registration of electrical activity of the brain. The problem is the complexity and poor knowledge of the brain. To describe the electrical activity of the brain, various models of neural ensembles are used, one of which is the neural mass model proposed by Jansen and Rit in 1995. To tune the parameters of this model according to real data, it is proposed to use an adaptive parameter identifier. An important condition for the synthesis of an adaptive identifier is that only the system output, which is the potential difference between two points of the head, can be measured. At the beginning, it is assumed that the entire state vector of the neural mass model is available for measurement. An identifier is synthesized to tune the parameters of such a system and its convergence is proved using the Lyapunov function method. Further, the obtained identifier is refined in such a way that it uses only the output of the system. To do this, using the finite difference method, the output derivative of the neural mass model is approximately calculated, which is used to make several replacements of the unknown components of the state vector. It is very difficult to analytically prove the convergence of the obtained adaptive parameter identifier, therefore, the possibility of using it to estimate the parameters of a neural mass model is checked using simulation. The synthesized identifier uses only the system output to tune the parameters, which in the future will allow us to consider real data instead of the system output. Thus, this identifier can be used to tune the parameters of the neural mass model based on real data.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>эргатические системы</kwd><kwd>адаптивный идентификатор параметров</kwd><kwd>нейромассовая модель</kwd><kwd>метод функций Ляпунова</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>ergatic systems</kwd><kwd>adaptive parameter identifier</kwd><kwd>neural mass model</kwd><kwd>Lyapunov function method</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Синтез адаптивного идентификатора параметров выполнен в рамках проекта Санкт-Петербургского государственного университета ID 94034465. Моделирование выполнено в ИПМаш РАН при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (грант № 075-15-2021-573).</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">Adaptive parameter identifier synthesis was supported by Saint Petersburg State University, project ID: 94034465. Simulation was performed in IPME RAS and supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (Project No. 075-15-2021-573)</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сергеев С. Ф. Нейроадаптивные биоморфные интерфейсы в эргатических системах: проблемы и решения // Мехатроника, автоматизация, управление. 2016. Т. 17, № 9. С. 599—605.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sergeev S. F. Biomorphic neuroadaptive interfaces in the ergatic systems: problems and solutions, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2016, vol. 17, no. 9, pp. 599—605 (In Russian)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гусельников В. И. Электрофизиология головного мозга. М.: Высшая школа, 1976. 423 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Guselnikov V. I. Electrophysiology of the brain, Moscow, High school, 1976, 423 p. (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кропотов Ю. Д. Количественная ЭЭГ, когнитивные вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. Донецк: Издатель Заславский А. Ю., 2010. 512 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kropotov J. D. Quantitative EEG, event-related potentials and neurotherapy, London, Elsevier, 2009, 533 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sharmila A. Epilepsy detection from EEG signals: a review // J. Med. Eng. Technol. 2018. Vol. 42, N. 5. P. 368—380.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sharmila A. Epilepsy detection from EEG signals: a review, J. Med. Eng. Technol., 2018, vol. 42, no. 5, pp. 368—380.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Silva G., Alves M., Cunha R., Bispo B. C., Rodrigues P. M. Parkinson disease early detection using EEG channels cross-correlation // Int. J. Appl. Eng. Res. 2020. Vol. 15, N. 3. P. 197—203.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Silva G., Alves M., Cunha R., Bispo B. C., Rodrigues P. M. Parkinson disease early detection using EEG channels cross-correlation, Int. J. Appl. Eng. Res., 2020, vol. 15, no. 3, pp. 197—203.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Schielke A., Krekelberg B. Steady state visual evoked potentials in schizophrenia: a review // Front. Neurosci. 2022. Vol. 16.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Schielke A., Krekelberg B. Steady state visual evoked potentials in schizophrenia: a review, Front. Neurosci., 2022, vol. 16.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Meachon E. J., Meyer M., Wilmut K., Zemp M., Alpers G. W. Evoked potentials differentiate developmental coordination disorder from attention-deficit/hyperactivity disorder in a stop-signal task: a pilot study // Front. Hum. Neurosci. 2021. Vol. 15.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Meachon E. J., Meyer M., Wilmut K., Zemp M., Alpers G. W. Evoked potentials differentiate developmental coordination disorder from attention-deficit/hyperactivity disorder in a stop-signal task: a pilot study, Front. Hum. Neurosci., 2021, vol. 15.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jansen B. H., Rit V. G. Electroencephalogram and visual evoked potential generation in a mathematical model of coupled cortical columns // Biol. Cybern. 1995. Vol. 73. P. 357—366.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jansen B. H., Rit V. G. Electroencephalogram and visual evoked potential generation in a mathematical model of coupled cortical columns, Biol. Cybern., 1995, vol. 73, pp. 357—366.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Postoyan R., Chong M., Nesic D., Kuhlmann L. Parameter and state estimation for a class of neural mass models // 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC). 2012. P. 2322—2327.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Postoyan R., Chong M., Nesic D., Kuhlmann L. Parameter and state estimation for a class of neural mass models, 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2012, pp. 2322—2327.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Liu X., Sun C.-X., Gao Q., Chen Z.-W. A passivity-based observer for neural mass models // IMA J. Math. Control. Inf. 2019. Vol. 36, N. 3. P. 701—711.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Liu X., Sun C.-X., Gao Q., Chen Z.-W. A passivity-based observer for neural mass models, IMA J. Math. Control. Inf., 2019, vol. 36, no. 3, pp. 701—711.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sun C.-X., Liu X. A state observer for the computational network model of neural populations // Chaos. 2021. Vol. 31. P. 013127.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sun C.-X., Liu X. A state observer for the computational network model of neural populations, Chaos, 2021, vol. 31, pp. 013127.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol. 1952. Vol. 117, N. 4. P. 500—544.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve, J. Physiol., 1952, vol. 117, no. 4, pp. 500—544.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hindmarsh J. L., Rose R. M. A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations // Proc. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 1984. Vol. 221, N. 1222. P. 87—102.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hindmarsh J. L., Rose R. M. A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations, Proc. R. Soc. Lond. B Biol. Sci., 1984, vol. 221, no. 1222, pp. 87—102.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">FitzHugh R. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophys. J. 1961. Vol. 1, N. 6. P. 445—466.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">FitzHugh R. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane, Biophys. J., 1961, vol. 1, no. 6, pp. 445—466.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nagumo J., Arimoto S, Yoshizawa S. An active pulse trans mission line simulating nerve axon // Proc. IRE. 1962. Vol. 50, N. 10. P. 2061—2070.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nagumo J., Arimoto S, Yoshizawa S. An active pulse transmission line simulating nerve axon, Proc. IRE, 1962, vol. 50, no. 10, pp. 2061—2070.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lapicque L. Recherches quantitatives sur l’excitation électrique des nerfs traitée comme une polarization // J. Physiol. Pathol. Gen. 1907. Vol. 9. P. 620—635.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lapicque L. Recherches quantitatives sur l’excitation électrique des nerfs traitée comme une polarization, J. Physiol. Pathol. Gen., 1907, vol. 9, pp. 620—635.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">McCulloch W., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bull. Math. Biophys. 1943. Vol. 5. P. 115—133.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">McCulloch W., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, Bull. Math. Biophys., 1943, vol. 5, pp. 115—133.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Rotterdam A. van, Lopes da Silva F. H., Ende J. van der, Viergever M. A., Hermans A. J. A model of the spatial-temporal characteristics of the alpha rhythm // Bull. Math. Biol. 1982. Vol. 44. P. 283—305.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Rotterdam A. van, Lopes da Silva F. H., Ende J. van der, Viergever M. A., Hermans A. J. A model of the spatial-temporal characteristics of the alpha rhythm, Bull. Math. Biol., 1982, vol. 44, pp. 283—305.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dodt H. U., Pawelzik H., Zieglgansberger W. Actions of noradrenaline on neocortical neurons in vitro // Brain Res. 1991. Vol. 545. P. 307—311.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dodt H. U., Pawelzik H., Zieglgansberger W. Actions of noradrenaline on neocortical neurons in vitro, Brain Res., 1991, vol. 545, pp. 307—311.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jansen B. H., Zouridakis G., Brandt M. E. A neu rophysiologically based mathematical model of flash visual evoked potentials // Biol. Cybern. 1993. Vol. 68. P. 275—283.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jansen B. H., Zouridakis G., Brandt M. E. A neurophysiologically based mathematical model of flash visual evoked potentials, Biol. Cybern., 1993, vol. 68, pp. 275—283.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
