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【2h】

Using multi-objective evolutionary algorithms to predict the parameters that determine membrane resonance in a biophysical model of bursting neurons

机译：使用多目标进化算法预测爆裂神经元生物物理模型中决定膜共振的参数

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作者
David Fox; Hua-an Tseng; Horacio G Rotstein; Farzan Nadim;
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年度 2014
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1. Using multi-objective evolutionary algorithms to predict the parameters that determine membrane resonance in a biophysical model of bursting neurons [J] . David Fox, Hua-an Tseng, Horacio G Rotstein, BMC Neuroscience . 2014,第SUPPLEMENTa1期

机译：使用多目标进化算法预测爆裂神经元生物物理模型中决定膜共振的参数
2. Using multi-objective evolutionary algorithms to predict the parameters that determine membrane resonance in a biophysical model of bursting neurons [J] . David Fox, Hua-an Tseng, Horacio G Rotstein, BMC Neuroscience . 2014,第SUPPLEMENTa1期

机译：使用多目标进化算法预测爆裂神经元生物物理模型中决定膜共振的参数
3. Membrane resonance of bursting neuron captured with an I Ca /I h model using multi-objective evolutionary algorithms [J] . David Fox, Hua-an Tseng, Horacio G Rotstein, BMC Neuroscience . 2013,第SUPPLEMENTa1期

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4. ROBUST PARAMETER SELECTION FOR COMPARTMENTAL MODELS OF NEURONS USING EVOLUTIONARY ALGORITHMS [C] . Rogene M. Eichler West, George L. Wilcox Computational Neuroscience Conference . 1997

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5. An improved multi-objective evolutionary algorithm with adaptable parameters. [D] . Tran, Khoa Duc. 2006

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6. Using multi-objective evolutionary algorithms to predict the parameters that determine membrane resonance in a biophysical model of bursting neurons [O] . David Fox, Hua-an Tseng, Horacio G Rotstein, 2014

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7. Membrane resonance of bursting neuron captured with an I/I model using multi-objective evolutionary algorithms [O] . 2013

机译：使用多目标进化算法的I / I模型捕获的爆发性神经元的膜共振

Using multi-objective evolutionary algorithms to predict the parameters that determine membrane resonance in a biophysical model of bursting neurons

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