理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究》借助S空间理论，对比现有的线性观点，用非线性观点主要分析了脑和神经系统中信息编码和信息处理机理。该书主要讨论脑和神经系统中信息编码和信息处理机理（低层次信息）。主要分析感觉系统信息处理机理，因为这是必要的基础。

目录

第1章 绪论
1．1 脑研究的核心问题
1．2 神经信号与神经信息
1．3 研究神经信息学的重要性
1．4 研究神经信息学必须考虑的几个基本问题
1．5 研究神经信息回路的困难
1．6 衡量理论研究方向的准确性的几个原则
1．7 小结
参考文献

第2章 非线性动力学基础知识
2．1 相平面的基本概念
2．2 分岔现象
2．3 极限环与神经脉冲
2．4 振荡
2．5 同步
2．6 混沌
2．7 圆映射
2．8 符号动力学
2．9 混沌控制
2．10 可激发介质动力系统
2．11 小结
参考文献

第3章 神经系统的基本生理特征
3．1 脑的结构
3．2 神经细胞的形态和生理特性
3．3 突触的形成和突触的重排
3．4 郎飞结
3．5 神经系统的电信号
3．6 神经系统携带信号的方式和特点
3．7 神经元的可塑性
3．8 脑内神经回路和电子回路的比较
3．9 胶质细胞
3．10 小结
参考文献

第4章 S空间理论
4．1 S空间的性质
4．2 S空间的运算
4．3 序的重要性
4．4 符号动力学与s空间
4．5 S空间与不确定性
参考文献

第5章 神经系统的数学模型基础
5．1 理论神经信息科学的基本出发点
5．2 神经回路中信息流通的抽象化
5．3 数学模型研究中需解决的几个关键问题
5．4 神经元的数学模型
5．5 集中参数与分布参数模型
5．6 H-H模型是一种累积一释放模型
5．7 H-H方程的圆映射分析
5．8 神经元输出脉冲序列按参数排序的规律．
5．9 广义圆映射
5．10 神经元输入和输出之间的另一个关系
5．11 神经元之间的信号连接
5．12 延迟特性
5．13 抑制性神经信号
5．14 耦合映像格子模型
5．15 神经回路的基本模型
参考文献

第6章 s空间神经信息编码
6．1 神经信息与编码
6．2 衡量神经信息编码的几个准则
6．3 神经信息过程的基本描述
6．4 神经信息回路的三个基本环节
6．5 神经脉冲的分类
6．6 s空间神经信息编码
6．7 神经编码的两大支柱
6．8 神经系统的逻辑回路
6．9 s空间神经信息编码与现有神经编码理论的关系
6．10 神经编码的优越性分析
6．11 神经系统与S空间
参考文献

第7章 嗅觉神经信息编码分析——无时空结构的信息分析
7．1 研究神经信息要从感觉器官开始
7．2 嗅觉神经系统
7．3 僧帽细胞的输入输出规律
7．4 嗅觉对气味的识别
7．5 PG细胞和Gr细胞
7．6 小结
参考文献

第8章 听觉神经信息编码分析——生物声呐信号处理机理分析
8．1 听觉系统及其信号处理过程
8．2 海豚、蝙蝠等生物的生物声呐信号——多普勒效应测量
8．3 双耳多普勒效应
8．4 变频多普勒效应计算
8．5 生物声呐系统——双耳定方向机理分析
8．6 两串脉冲序列的相位差测量
8．7 听觉系统侧抑制原理
8．8 语音辨识
8．9 小结
参考文献

第9章 神经信息系统的结构特性
9．1 神经信息系统的基本框架
9．2 神经信息系统的简并性
9．3 同一性
9．4 用同一性原理分析神经信息处理机理
9．5 根据位置确定信号性质
9．6 分析神经信息系统框架必不可少的两个原理
参考文献

第10章 视觉信息处理——有时空结构的信息处理
10．1 视觉系统
10．2 视觉信号的强弱测量
10．3 视觉信号在通路中的波形变化
10．4 视觉的侧抑制
10．5 图像识别机瑚
10．6 小结
参考文献

第11章 噪声在神经系统中的作用
11．1 对噪声的看法
11．2 编码理论与噪声
11．3 神经系统中的噪声及其分类
11．4 神经系统中影响最大的噪声——噪声脉冲
11．5 L效应
11．6 海量神经树突信号处理
11．7 神经元如何识别噪声脉冲
11．8 神经系统抗干扰能力分析
11．9 小结
参考文献

第12章 神经系统与统计方法
12．1 统计的不变性与s空间的不变性
12．2 统计方法的适用性
12．3 对随机现象的看法进展
12．4 统计方法与现有处理方法
12．5 统计观点在脑整体系统分析中的作用
12．6 小结
参考文献

第13章 高层次信息处理与记忆
13．1 高层次信息研究现状及存在的问题
13．2 高层次信息研究与新概念介入
13．3 高层次信息与低层次信息之间的差异和关系
13．4 高层次信息处理研究与神经回路
13．5 信息通路
13．6 微观与宏观的关系——M效应
13．7 M效应、自组织现象与突现
13．8 对M效应的进一步思考
13．9 高层次信息研究的切人点和研究方法．
13．10 绑定、联想和条件反射
13．11 决策与神经回路
13．12 记忆
13．13 对人工智能学习机制的质疑
13．14 形成性格的神经回路
13．15 关于"非器质性疾病"的看法
13．16 小结
参考文献

第14章 向脑学习，研制模拟机
14．1 数字机的计算精度及局限性
14．2 数字机和模拟机的区别
14．3 脑作为模拟机与现有模拟机的差别．
14．4 新的模拟机方向——数模混合机
参考文献
致谢
索引
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