鸡胚发育时期中枢神经系统中氨基移换酶活性的变化

神经系统在动物机能活动的控制与调节中起着主导作用,因而研究神经系统机能活动的化学基础就有着重要意义。研究在个体发生及形成中神经系统的化学过程,乃是研究神经系统机能生物化学的一个良好的途径。(1952)及Waelsch(1955)等     

神经系统如何记忆免疫信号?

神经系统与免疫系统间存在精密复杂的互作网络,明确神经系统记忆、影响免疫系统炎症信号的机制具有重大基础研究和临床转化价值.本文阐述免疫系统和神经系统在炎症性疾病中对机体的调控,指出神经系统影响免疫记忆的证据,介绍神经-免疫互作网络,以期为治疗免疫系统疾病提供研究新思路.     

带有动态阈值的小神经网络的复杂动力学

本文把反映生物神经元适应性的动态阈值引入到一个由三个神经元组成的小神经网络中去，并考察了网络非常复杂的动力学行为，如Ｈｏｐｆ分岔，魔鬼阶梯，ＲＴＮ路径通向混沌，倍周期通向混沌多吸引子共存，表明人们在参考生物神经来建立人工网络系统时必须慎得对待生物神经系统的某些特点。     

肠道微生物与神经系统病变、骨质疏松症关系的研究进展

肠道微生物不仅可以调节肠道稳态,而且在微生物-肠-脑轴体系中起着重要作用,与多发性硬化症、帕金森病和阿尔茨海默病等密切相关.另外,肠道免疫屏障影响骨代谢,与骨质疏松症的发生发展密切相关.因此,研究微生物-肠-脑轴与各种神经系统疾病的关系和微生物-肠道免疫-骨质疏松症的关系,有助于进一步阐明微生物-肠-脑轴在致病机制不明确的神经系统疾病中的致病作用,也有助于明确肠道微生物通过调控肠道免疫影响骨质疏松症的机制.本研究从肠道微生物和神经系统疾病、骨质疏松症的关系等方面进行综述,总结近年来的研究进展,搭建肠道微生物与神经系统疾病、骨质疏松症之间的桥梁,这将对临床治疗神经系统病变和骨质疏松症提供新的研究思路.     

论中长跑训练与神经系统兴奋和抑制的交替

在中长跑训练中,遵循神经系统兴奋与抑制的交替变化的规律,让运动员在训练或比赛中,使神经系统达到兴奋状态,创造出最佳成绩。     

试论体育对智育发展的影响

在我国,人们对于体育运动在促进智育发展中所起的重要作用,一直没有引起足够的重视。殊不知,通过体育教学与体育锻炼,在增强学生体质的同时,能使儿童和青少年的神经系统特别是大脑得到充分的发育,从而改善神经系统特别是大脑的结构和功能。而神经系统特别     

在球类游戏中培养幼儿注意力

该文对球类游戏促进幼儿神经系统的发育进行探究,着重对学龄前儿童神经系统发育特点、幼儿注意力与神经系统关系的基本特征、球类游戏促进幼儿神经系统协调发展理论分析,发现球类游戏增加幼儿学习兴趣,提高注意力,并在如何在球类游戏中培养幼儿的注意力提出建议:在早锻活动中开展球类游戏;在早操活动中开展球类游戏;在正规体育活动中开展球类游戏;在幼儿活动室内开展球类游戏。     

"神经系统疾病的基础与临床"讨论课教学实践

神经系统是人体解剖学课程中最复杂的系统,为帮助学生正确理解和运用神经系统的解剖学知识,特开设"神经系统疾病的基础与临床"讨论课.介绍课程的开设方法,存在的优点及不足,提出讨论课对学生学习能力、思维能力及临床诊治水平的提高有着不可替代的作用,值得在一定范围内积极推广.     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Petri网，建立了人工神经元状态转化的Petri网模型．在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化．仿真结果验证了该方法的可行性．     

复值神经网络 理论与应用

本书是《新智能》丛书的第5卷。1975年Widrow等对复杂的LMS算法进行了系统性的阐述，稍后复值神经网络广泛地用于过滤，逐渐地被用来推广实域对应物以及用来处理传统上由复域处理的应用。近些年来复值神经网络的应用范围已被扩展到光电子、图像、遥感、量子神经元器件与系统、生理学神经系统的时空分析，以及人工神经信息处理。本书是第一本有关复值网络的书籍，作者多为该领域中的第一线科学家。     

人工神经网络在色谱中的应用

综述了近几年来人工神经网络用于色谱研究中的进展。主要体现在用人工神经网络方法预测色谱保留值、优化色谱分离条件、自动监控色谱仪运行以及揭示色谱数据的隐含信息方面,并展望了人工神经网络在色谱中的应用前景。     

人工内分泌系统调节人工神经网络的控制模型

人体的内分泌系统是一个复杂的控制系统,与神经系统、免疫系统一起维持机体的内平衡.受内分泌系统与神经系统的相互作用机制启发,提出一种内分泌系统调节神经网络系统的EMNCS(endocrine modulated neural control system)控制模型.EMNCS模型中,内分泌系统可以根据环境变化动态调节神经网络系统,达到动态控制的目的.把该模型应用于动态环境下的机器人控制系统,实验表明,EMNCS模型能有效提高机器人在动态环境下的适应能力.     

基于神经网络的本科教学工作评估的专家评价

针对本科院校的教学评估中高校综合评价方法,提出利用人工神经网络建立数学模型,从而将本科教学工作水平评估指标体系与高校综合评分建立了非线性的数学关系,这样就可以通过专家对教学工作水平的评分,利用人工神经网络所建立的数学模型就可以获得更为科学、准确、客观和可行的高校综合评分。     

人工神经网络在《电工学》教学评价体系中的应用

利用人工神经网络方法建立《电工学》教学质量评价模型，并在MATLAB系统内得以实现。结果表明，人工神经网络用于《电工学》教学质量评价中，得到了满意的结果，具有广泛的适用性。     

基于人工神经网络技术的光电信息检测研究

本文分析了引起光电检测系统非线性误差的因素。在基于光电二极管的光照度检测实验中,应用RBF人工神经网络对光信号和电信号进行非线性误差补偿,实现了在不同环境温度下,光信号与电信号的线性转换,有效地提高光照度检测的检测精度。     

人工神经网络BP算法在评价网站中的应用

简要介绍了人工神经网络BP算法的基本原理及其发展趋势,构建了网站的测评指标体系,探讨人工神经网络BP算法在评价网站中的应用。     

BP网络在膨胀土判别和分类中的应用

结合膨胀土的影响指标和神经网络的特性,提出了一种针对膨胀土进行判别和分类的新方法-BP 网络方法。BP 网络是通过将网络输出误差反馈回传,来对网络参数进行修正,从而实现网络的映射能力。结果表明,用神经网络对膨胀土进行判别和分类的准确率很高,它无须在判别因子与预测目标之间建立基于某种理论的经验统计关系。     

基于神经网络的专家系统

人工神经网络与专家系统,作为人工智能应用的两大分支,在实际应用中都有许多成功的范例,但作为单个系统来讲,二者都存在很大的局限性。主要是专家系统知识获取的"瓶颈问题"和神经网络知识表达的"黑箱结构"。为解决这个问题,本文提出将专家系统与神经网络技术集成,达到优势互补的目的。利用神经网络优良的自组织、自学习和自适应能力来解决令家系统知识获取的困难,同时用专家系统良好的解释机能来弥补神经网络中知识表达的缺陷。论文提出了基于神经网络专家系统的结构模型,知识表示方式以及推理机制等。     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计

针对神经网络和传统故障诊断专家系统的不足,提出了一个把神经网络与专家系统相结合,发挥各自优点的基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计方案。介绍了该系统的结构功能和主要特点,并阐述了该系统重要模块的实现方法。     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高