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浅谈神经关于神经信息编码的能量评估硕士论文
工作极为作用121.4 本论文的组织框架12-14第2章 神经信息编码及解码探讨14-272.1 引言142.2 神经信息编码探讨14-242.2.1 常见神经编码论述14-182.2.2 主要探讨办法18-212.2.3 神经编码分析办法21-242.3 神经信息解码探讨24-262.3.1 信息的解码概述242.3.2 信息解码的基本办法和原理24-262.4 本章小结26-27第3章 神经信息与神
摘要:在神经体系中,一般由集群中许多神经元的协同意义来实现神经信息的编码和处理,被称为神经元集群编码。科学界普遍认为,信息主要是由神经元发放的动作电位所携带。虽然关于动作电位的形成和传播人们已经有了深刻的了解,但是对于动作电位放电活动对信息的编码模式从及放电序列中所携带的信息量,到目前为止仍没有一个完整而准确的认识。神经信息编码成为神经信息处理和脑科学探讨中最重要、最基本和最热点的探讨方向之一,长期从来受到全世界范围内的认知神经科学家、计算神经科学家和人工智能科学家的极大关注,并涌现出一系列的神经信息编码论述和几种重要的神经编码分析办法,取得了几点具有重要作用的探讨成果。生物体的一切活动都与能量存在密切的关系,神经体系中的信息编码亦是如此。这为我们探讨神经信息编码提供了一个新的思路,即以能量的角度来探索信息编码的内在机制。根据美国神经科学家的实验,有很多证据显示对于哺乳动物来说,大脑皮层中处理和传递神经信号的历程需要耗费极大的能量,这意味着神经信号的编码和能量使用存在密切的联系。然而,神经体系中神经元活动时在能量使用上有遵循着什么样的规则呢?信息编码与神经能量有什么样的内在联系呢?这些不足都是我们要探索的。本论文先是简介了几种常见的神经信息编码论述,并讨论它们各自的特征。接着,我们还简介了神经编码探讨中常用的探讨办法及如何使用最小互信息原理和最大熵原理进行分析神经信息编码,并简单简介了信息解码的基本办法和原理。此外,我们通过建立适当的神经元模型,用能量的办法来研究神经信息编码的内在规则,探讨神经信息与神经能量间的联系。最后,我们还探讨了在耦合条件下不同网络结构的神经元的放电特性和极为能量变化状况,试图以能量方面来揭示神经元集群活动时神经编码的信息体现规律。 关键词:信息编码论文 动作电位论文 能量使用论文 最小互信息论文 最大熵论文
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    摘要5-6

    Abstract6-10

    第1章 绪论10-14

    1.1 本论文的探讨背景10-12

    1.2 本论文的探讨目标12

    1.3 本论文工作极为作用12

    1.4 本论文的组织框架12-14

    第2章 神经信息编码及解码探讨14-27

    2.1 引言14

    2.2 神经信息编码探讨14-24

    2.2.1 常见神经编码论述14-18

    2.2.2 主要探讨办法18-21

    2.2.3 神经编码分析办法21-24

    2.3 神经信息解码探讨24-26

    2.3.1 信息的解码概述24

    2.3.2 信息解码的基本办法和原理24-26

    2.4 本章小结26-27

    第3章 神经信息与神经能量间联系的探讨27-46

    3.1 引言27

    3.2 神经元的电生理27-31

    3.2.1 静息电位29-30

    3.2.2 动作电位30-31

    3.3 神经元的能量计算模型Ⅰ31-35

    3.3.1 模型Ⅰ的建立31-33

    3.3.2 仿真结果33-35

    3.4 神经元的能量计算改善模型Ⅱ35-40

    3.4.1 改善模型Ⅱ的建立35-36

    3.4.2 仿真结果36-40

    3.5 神经信息与神经能量间联系的研究40-44

    3.6 本章小结44-46

    第4章 耦合条件下神经网络的放电特性及神经能量的计算46-60

    4.1 引言46

    4.2 环形网络结构46-53

    4.2.1 环形网络模型46-47

    4.2.2 环形网络中神经元的放电特性47-50

    4.2.3 环形网络中神经能量的计算50-53

    4.3 网格状网络结构53-59

    4.3.1 网格状网络模型54-55

    4.3.2 网格状网络中神经元的放电特性55-57

    4.3.3 网格状网络中神经能量的计算57-59

    4.4 本章小结59-60

    第5章 总结与展望60-62

    5.1 课题总结60

    5.2 探讨展望60-62

    参考文献62-67

    致谢67-68

    攻读硕士学位期间发表的论文68

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