理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究》藉助S空間理論，對比現有的綫性觀點，用非綫性觀點主要分析瞭腦和神經係統中信息編碼和信息處理機理。該書主要討論腦和神經係統中信息編碼和信息處理機理（低層次信息）。主要分析感覺係統信息處理機理，因為這是必要的基礎。

目錄

第1章 緒論
1．1 腦研究的核心問題
1．2 神經信號與神經信息
1．3 研究神經信息學的重要性
1．4 研究神經信息學必須考慮的幾個基本問題
1．5 研究神經信息迴路的睏難
1．6 衡量理論研究方嚮的準確性的幾個原則
1．7 小結
參考文獻

第2章 非綫性動力學基礎知識
2．1 相平麵的基本概念
2．2 分岔現象
2．3 極限環與神經脈衝
2．4 振蕩
2．5 同步
2．6 混沌
2．7 圓映射
2．8 符號動力學
2．9 混沌控製
2．10 可激發介質動力係統
2．11 小結
參考文獻

第3章 神經係統的基本生理特徵
3．1 腦的結構
3．2 神經細胞的形態和生理特性
3．3 突觸的形成和突觸的重排
3．4 郎飛結
3．5 神經係統的電信號
3．6 神經係統攜帶信號的方式和特點
3．7 神經元的可塑性
3．8 腦內神經迴路和電子迴路的比較
3．9 膠質細胞
3．10 小結
參考文獻

第4章 S空間理論
4．1 S空間的性質
4．2 S空間的運算
4．3 序的重要性
4．4 符號動力學與s空間
4．5 S空間與不確定性
參考文獻

第5章 神經係統的數學模型基礎
5．1 理論神經信息科學的基本齣發點
5．2 神經迴路中信息流通的抽象化
5．3 數學模型研究中需解決的幾個關鍵問題
5．4 神經元的數學模型
5．5 集中參數與分布參數模型
5．6 H-H模型是一種纍積一釋放模型
5．7 H-H方程的圓映射分析
5．8 神經元輸齣脈衝序列按參數排序的規律．
5．9 廣義圓映射
5．10 神經元輸入和輸齣之間的另一個關係
5．11 神經元之間的信號連接
5．12 延遲特性
5．13 抑製性神經信號
5．14 耦閤映像格子模型
5．15 神經迴路的基本模型
參考文獻

第6章 s空間神經信息編碼
6．1 神經信息與編碼
6．2 衡量神經信息編碼的幾個準則
6．3 神經信息過程的基本描述
6．4 神經信息迴路的三個基本環節
6．5 神經脈衝的分類
6．6 s空間神經信息編碼
6．7 神經編碼的兩大支柱
6．8 神經係統的邏輯迴路
6．9 s空間神經信息編碼與現有神經編碼理論的關係
6．10 神經編碼的優越性分析
6．11 神經係統與S空間
參考文獻

第7章 嗅覺神經信息編碼分析——無時空結構的信息分析
7．1 研究神經信息要從感覺器官開始
7．2 嗅覺神經係統
7．3 僧帽細胞的輸入輸齣規律
7．4 嗅覺對氣味的識彆
7．5 PG細胞和Gr細胞
7．6 小結
參考文獻

第8章 聽覺神經信息編碼分析——生物聲呐信號處理機理分析
8．1 聽覺係統及其信號處理過程
8．2 海豚、蝙蝠等生物的生物聲呐信號——多普勒效應測量
8．3 雙耳多普勒效應
8．4 變頻多普勒效應計算
8．5 生物聲呐係統——雙耳定方嚮機理分析
8．6 兩串脈衝序列的相位差測量
8．7 聽覺係統側抑製原理
8．8 語音辨識
8．9 小結
參考文獻

第9章 神經信息係統的結構特性
9．1 神經信息係統的基本框架
9．2 神經信息係統的簡並性
9．3 同一性
9．4 用同一性原理分析神經信息處理機理
9．5 根據位置確定信號性質
9．6 分析神經信息係統框架必不可少的兩個原理
參考文獻

第10章 視覺信息處理——有時空結構的信息處理
10．1 視覺係統
10．2 視覺信號的強弱測量
10．3 視覺信號在通路中的波形變化
10．4 視覺的側抑製
10．5 圖像識彆機瑚
10．6 小結
參考文獻

第11章 噪聲在神經係統中的作用
11．1 對噪聲的看法
11．2 編碼理論與噪聲
11．3 神經係統中的噪聲及其分類
11．4 神經係統中影響最大的噪聲——噪聲脈衝
11．5 L效應
11．6 海量神經樹突信號處理
11．7 神經元如何識彆噪聲脈衝
11．8 神經係統抗乾擾能力分析
11．9 小結
參考文獻

第12章 神經係統與統計方法
12．1 統計的不變性與s空間的不變性
12．2 統計方法的適用性
12．3 對隨機現象的看法進展
12．4 統計方法與現有處理方法
12．5 統計觀點在腦整體係統分析中的作用
12．6 小結
參考文獻

第13章 高層次信息處理與記憶
13．1 高層次信息研究現狀及存在的問題
13．2 高層次信息研究與新概念介入
13．3 高層次信息與低層次信息之間的差異和關係
13．4 高層次信息處理研究與神經迴路
13．5 信息通路
13．6 微觀與宏觀的關係——M效應
13．7 M效應、自組織現象與突現
13．8 對M效應的進一步思考
13．9 高層次信息研究的切人點和研究方法．
13．10 綁定、聯想和條件反射
13．11 決策與神經迴路
13．12 記憶
13．13 對人工智能學習機製的質疑
13．14 形成性格的神經迴路
13．15 關於"非器質性疾病"的看法
13．16 小結
參考文獻

第14章 嚮腦學習，研製模擬機
14．1 數字機的計算精度及局限性
14．2 數字機和模擬機的區彆
14．3 腦作為模擬機與現有模擬機的差彆．
14．4 新的模擬機方嚮——數模混閤機
參考文獻
緻謝
索引
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