基于J&R模型的神经集群模型综述

神经集群模型是一类宏观的神经计算模型,通过描述神经元总体的平均特性来反映某类神经元的整体放电行为。此类模型参数简洁并具有明确的生理学含义,能够很好地用来模拟宏观脑电信号,广泛应用于大脑生理病理机制研究中。文中针对JR神经集群模型及其改进模型(包括David模型、Wendling模型和Ursino模型),分别从建模思想、模型结构和仿真结果等方面进行了系统阐述与比较研究。     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

基于RBF神经网络模型的单力臂机器人控制

针对单力臂机械手的控制,提出了一种基于RBF神经网络模型的控制方法;RBF神经网络即径向基函数,它本身是具有单隐层的三层前馈网络,从输入空间到输出空间的映射呈现非线性,但是从隐含层空间到输出空间的映射却呈现线性,又由于RBF网络它采用高斯基函数作为作用函数,它的输出与部分调参数有关,在输入空间的有限范围内不为零,是一种...     

一种基于神经架构搜索的图像高效超分辨率重建算法

针对超分辨率重建图像质量与计算成本难以平衡这一问题,提出了一种基于神经架构搜索的高效超分辨率重建算法——NASESR.首先,采用全局残差学习,将搜索的部分限定在网络的非线性映射部分;其次在该部分加入了下采样结构用于减小特征图尺寸,降低计算成本;第三,建立轻量级的搜索空间和联合奖励用于搜索最优网络结构;第四,将搜索分为宏...     

我国脑衰老与神经退行性疾病研究进展及展望

我国社会正面临着人口老龄化问题.随着我国老年人口的不断增加和老年慢性疾病发生率的快速攀升,对衰老和相关重大慢性疾病的发生机制和干预研究已成为科技创新前沿热点和国家重大需求.本文就近年来我国在脑衰老和神经退行性疾病研究领域的进展进行综述,包括脑衰老与神经退行性疾病的发生机制、神经退行性疾病的生物标志物和早期预警、神经退行...     

基于神经网络数据融合的目标识别方法研究

综合应用图像识别、神经网络和数据融合技术是多传感器ATR系统的一个重要研究方向。设计了一种基于BP网络和多传感器数据融合的图像识别系统。从信息论的观点出发 ,在理论上探讨了BP网络数据融合用于图像目标识别 /分类的机理。以此理论对实验结果的合理解释证明了该理论的正确性。理论分析和实验结果都证明了神经网络数据融合用于图像目标识别 /分类的有效性和可行性     

一种基于词嵌入模型和卷积神经网络的简化文本分类方法

自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）可分为自然语言理解（Natural Language Understanding,NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation,NLG）两大类子任务。预训练语言模型和神经语言模型在自然语言理解的整个流程中占据重要地位。本文梳理了文本预训练语言模型的发展流程,并分析当下主流的预训练语言模型以及深度学习模型的不足,基于经典预训练语言模型（Word2Vec）和卷积神经网络分类模型（CNN）,提出一种简化的文本分类模型（Simplified CNN）,在多个情感分析（Sentiment Analysis,SA）基准数据集上进行实验测试,实验结果表明,在文本分类任务上,简单网络可以得到与复杂网络相媲美的分类效果并且运行时间优于复杂网络,与传统的分类模型相比较,在分类效果上表现出了优势。     

延髓腹外侧区的神经通路及其功能

延髓腹外侧区有广泛的传入传出联系,在调节血压、呼吸、疼痛以及内脏活动过程中起着重要作用.简要叙述了延髓腹外侧区的传入传出神经纤维联系及其功能的研究进展.     

Spontaneous Neurotransmitter Release Depends on Intracellular Rather than ER Calcium Stores in Cultured Xenopus NMJ

Introduction During development, many cell types exhibit sponta-neous neurotransmitter release, with synaptic transmis-sions crucial for normal nervous system activity. Syn-aptic transmissions are initiated when an action poten-tial triggers the neurotran…     

人类脑计划与感觉实验室项目

“人类脑计划”以神经信息学为主要研究内容。神经信息学是神经科学与信息科学的交叉学科，它主要利用现代化信息工具，将神经科学家和信息学家关于脑的结构和功能的研究结果联系起来，建立相应的数据库及其全球知识管理系统，进而对数据进行分析，以求弄清脑的运行机制。感觉实验室项目是人类脑计划建立的众多数据库之一，以嗅觉研究为主要模式，通过互联网与全世界的科学家共享该方面的研究成果。