生物系统建模复习纲要

仅供个人复习
第一章系统仿真与建模在生理系统中的应用

1、生理系统建模与仿真的历史发展与当前研究近况

2、复杂系统-特征

3、系统的定义、成分、功能

4、状态变量

5、系统的分类

6、模型的分类

7、系统辨识—辨识过程；传递函数；输入信号分类（不知道是个啥）

8、建模与仿真的用途

9、微分方程建模方法及数值积分仿真方法

10、频域建模方法

11、蒙特卡罗仿真方法

11、房室分析

第二章 MATLAB与SIMULINK建模与仿真
1、SIMULINK中16个模块库的功能

2、分析问题，建立模型方程，如

第三章血流动力学数值计算及模型仿真
1、计算流体力学模拟的优点和缺点——结合了以往什么方法

2、计算流体力学模拟的三种方法

3、粘性流体和理想流体

4、牛顿流体和非牛顿流体，牛顿粘性定律

5、可压流体和非可压流体

6、定常流动和非定常流动

7、雷诺数和层流，紊流

8、流体控制方程（3个重要守恒定律及其余两个定律）——连续性方程；Navier—Stokes方程；能量守恒方程

9、计算流体力学软件的三个基本模块

10、计算流体力学软件数值模拟的基本流程

第四章血液循环系统的建模和仿真
1、心脏泵血过程的动力源和泵血过程

2、血液循环状态的9个生理参量及血压概念（脉压，平均压）

3、血液循环系统的4种物理近似模型

4、血液循环系统的3种数学模型—黑箱白箱灰箱

5、心室收缩特性的三种描述——心脏定律（液压装置）；泵；纤维集合

6、动静脉血液循环的流体动力学模型

7、冠脉循环的特征及其三种描述

8、血液循环系统的三种血流动力学调控机制—血流动力学自身传递性调节；心律调控（压力反馈机制）；静脉张力

、
9、主动脉气囊反搏的优化实验

10、心力衰竭

11、脉搏波

12、过载防护

第五章生物信息统计学与模型仿真
1、生物信息统计学的背景——生命信息的特点
2、信息统计的基本流程
3、统计学上试验资料的分类
4、统计资料中的基本统计量和特征数
5、随机分布与抽样分布——分类
6、四种检验方法——特点和用途
7、推断统计的两个主要内容（检验步骤，两个估计量）及显著水平的理解——参数估计、显著性检验
8、变量间的关系——相关分析、回归分析
9、相关系数与线性回归
第六章神经元与神经网络模型
1、静息电位、渐变电位、动作电位
2、神经元及其结构
3、去极化，全或无原则、不应期
4、古典的生物膜理论——离子的跨膜运动方式
5、爱因斯坦方程式
6、Nernst方程
7、离子通道
8、Hodgkin—Huxley模型
9、神经元的四种作用行为及作用原则、性质
10、神经网络——概念、信息的权重
11、自组织和熵
12、小脑皮层的类感知机工作原理——小脑神经元细胞的分类和功能
13、人工神经网络——定义；4种经典人工神经网络及其结构特征

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