神经元模型相关论文
本文研究了两个非线性的偏微分方程:带延迟的Degasperis-Procesi方程和电导-电阻对称的神经元模型。它们都是研究物理现象和生物现......
通过外周神经放电实验数据,观察到放电脉冲的峰峰间距（ISI）产生出伴随混沌中间态的加周期序列,即从周期n到周期n+1的转化过程中出现......
整体壁板具有强度高、重量轻、寿命长等优点,因而广泛应用于现代先进飞机和高速飞行器机身、机翼等部位。高温钛合金网格筋壁板相......
神经生物学是研究人和动物的神经系统的科学,现在已经成为生命科学中发展最为迅速的前沿科学之一。而神经系统是生物体的调节系统,......
呼吸是一种自主有节律性的活动,在哺乳动物的脑部区域中的pre-B（?）tzinger复合体（pre-B（?）tzinger complex,PBC）是呼吸节律产生的关键部......
行进运动过程中,猫的脊髓运动神经元的兴奋性发生大幅度变化以适应运动状态的需求,其中频率—电流关系（Frequency-Current Relation......
行进运动（locomotion）是脊椎动物最基本的一种运动形式,它由中脑的运动中枢发布启动指令,通过分布于脊椎的神经网络,控制脊髓运动神......
神经元个体的动作电位及它们之间的相关性编码大量的神经信息,对神经元不同放电簇模式的动力学研究有助于理解神经信息的编码.本文......
探究神经元如何处理它们接收到的输入信息,从而产生能够激活其突触后神经元的动作电位对于理解大脑的工作方式至关重要。本论文主......
生物系统作为一种非常复杂的非线性系统一直备受关注,多年来学者们更是从各个不同方面对生物系统进行了研究。在神经科学领域,为了......
随着植入式多电极阵列技术的逐步成熟,计算神经科学研究有了新的实验手段。如何从多电极阵列采集的神经电信号中,快速准确地检测出......
神经元动作电位(spike)的发放与传递，是大脑神经系统实现信息交互和处理的基础。对spike的分类是研究大脑神经系统信息编码机制的重......
我国残疾人人口重多，为改善他们的生活状况，本文提出了一款用于中风、偏瘫之后，改善人体上肢、下肢肌肉强度，恢复机体功能的功能电刺激......
经颅磁声刺激（TMAS）是一种利用超声和磁场产生的电流刺激神经组织调节神经活动的脑刺激技术。它具有无损伤、高刺激深度和高穿透深度......
神经元作为神经系统结构和功能的基本单位,以离子跨膜输运的形式实现生物电信号的产生、变化以及传播,研究神经元信息传递活动机理......
人和哺乳动物新皮层神经元的活动行为相对来说比较复杂,同时也会受多种离子电流作用影响,由这些电流产生的新皮层神经元表现出丰富......
本文研究了两类神经元模型,其中一类是哺乳动物的新皮层神经元模型,此类神经元受到十多种离子电流的相互作用,其神经元模型的动力......
神经元是构成神经系统最主要的功能单位,神经元之间的信息传递对神经系统的正常运转具有重要的作用。当神经元受到刺激时,会呈现出......
本文简要介绍了仿生和仿智的发生和发展,着重介绍了几种人脑模型,并提出了新的人脑记忆模型和人脑功能模型的设想。
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本文叙述了人工神经网络的基本概念、信息处理原理及主要特征。分析了Hopfield、误差反向传播等典型神经网络模型的互连结构、学习......
人工神经网络的出现与复兴，使人工智能中形成了两种不同的观点，即基于物理符号（ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｙｍ ｂｏｌ）的人工智能与基于联接机制（人工神经网络）的人工智能......
经颅磁声刺激(transcranial magneto-acoustical stimulation，TMAS)是一种能够调节神经活动的脑刺激技术，它利用超声和静磁场共同作......
非线性动力学是研究非线性系统运动规律的一门学科.其主要研究内容包括系统中的结构的稳定性、轨道的稳定性、分岔、混沌等.对非线......
同步现象不仅在自然界广泛存在，而且它在实际应用中更是非常重要的。近些年来，混沌同步的方法不断涌现，其应用领域也迅速从物理学拓展......
本文在介绍复杂网络基本理论的基础上，研究了复杂网络系统中的一些动力学现象：一种动态神经元模型中的锁相现象，具有小世界连接的神经......
神经元作为神经活动结构和功能的最基本单元，一直是科学研究的热点问题。在实际的环境中，总是有很多的外界刺激影响神经元动力学活动......
神经生物学是研究人和动物的神经系统的科学，现在已经成为生命科学中发展最为迅速的前沿科学之一。而神经系统是生物体的调节系统，神......
默认模式网络（default-mode network,DMN）是大脑中的一个分布式网络，它由空间上分散的多个脑区组成。它是一个特殊的大脑系统：它在大脑......
估计神经元模型中参数对研究神经元对刺激的响应以及了解人脑工作机制具有非常重要的意义。在神经元模型中，参数大致分为输入参数和......
本文基于e_1→s_1→e_2神经网络联结模式及相应的微分方程模型,对该网络模型从神经元运动特点和方程本身入手进行研究。首先给出四......
尽管随机输入的单一神经元模型已经在理论和计算神经科学中被广泛地研究，但大部分研究是在假定输入为独立的泊淞过程情况下进行的。......
本文主要研究了一类非线性系统的自适应鲁棒同步问题。 本文基于自适应滑模控制技术，给出了一类对称耦合的非线性系统的一些新的......
对IF模型的研究，国外较早。1907年Lapicque提出IF模型后，具有随机输入的单一神经元模型已经被广泛研究。但都假定输入为Poisson分布......
本文针对Rulkov提出的一个神经网络模型进行混沌动力学分析,详细分析并证明了在各种参数条件下系统不动点的性质,以及系统出现分叉......
提出一种激活函数可调的新神经元模型 (tunableactivationfunction ,简记为TAF)模型 ,并给出这类模型的一般形式 .该模型用于多层......
作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而......
基于神经元放电活动中具有不同性质的簇放电类型的特点,通过神经元Chay模型,应用快慢动力学分岔分析方法,并根据位于快变子系统分......
利用神经元模型,给出了求解一般对称矩阵特征值的神经网络计算方法,并应用此方法求解出了Fibonacci数列中兔子繁殖的计算问题,进而......
采用相关向量机从含噪时间序列中估计小世界神经元网络的节点动力学方程和拓扑结构。在具有多项式结构或能以幂级数展开的动力学系......
在模糊ARTMAP神经网络的模型的基础上，重点介绍了二维信息的聚类原理；并从几何的角度，讨论了二维信息的类描述法，类的物理含义、类的扩......
结合神经元模型,提出了一种新的BP算法:权值、阈值同步学习的BP算法,该方法将神经元权值、阈值均看作自适应的学习变量,在学习过程......
摘 要： 研究了神经网络的模型和算法。神经网络是由简单处理单元构成的大规模并行分布式处理器，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑......
联想记忆和模式分割是大脑的重要功能，大脑海马区是这一功能的重要物质基础。Hindmarsh-Rose神经元模型能够较好地模拟大脑海马区神......
针对机械手关节处运动速度、角速度对精密机械手的影响,受生物神经元时空整合特点的启发,提出基于神经元时空整合能力重载精密机械......
在本文中，我们已经找到了解决在一个指定大小迷宫中寻找路径的方法。传统的方法是找到一条路径穿过迷宫并通过递归算法来消除不必要......
