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兴奋抑制网络鲁棒同步机制及其应用研究

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兴奋抑制网络鲁棒同步机制及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
1. 绪论第11-17页
  · 本论文的研究内容第11-12页
  · 神经元同步振荡概述第12-13页
  · Gamma振荡第13页
  · 放电神经元编码策略第13-14页
  · 稀疏编码第14-16页
    · 背景第14-15页
    · 信息论意义第15页
    · 稀疏编码与ICA的联系第15-16页
    1.5.4. 基于放电神经元的稀疏编码实现第16页
  · 本论文的组织第16-17页
2. 神经元网络同步振荡第17-35页
  2.1. 背景及分类第17-20页
  2.2. 模型及仿真第20-35页
    2.2.1. 神经元模型第20-23页
    2.2.2. 网络结构第23-25页
    2.2.3. 突触模型第25-26页
    2.2.4. 网络同步的基本机制第26-35页
3. E/I网络gamma同步条件第35-45页
  · 神经科学及心理学背景第35-36页
  3.2. E/I网络的同步振荡机制概述第36页
  3.3. 模型与方法第36-39页
    3.3.1. 神经元及网络模型第36-37页
    3.3.2. 突触模型第37-38页
    3.3.3. 测量网络中神经元同步性的方法第38-39页
  3.4. 仿真及结果第39-44页
    3.4.1. 突触延迟时间的影响第40-42页
    3.4.2. 突触衰减时间常数的影响第42-43页
    3.4.3. 突触连接强度的影响第43-44页
  3.5. 结论第44-45页
4. 基于E/I网络同步振荡的稀疏编码第45-55页
  4.1. 背景及生物学意义第45-47页
  4.2. 模型及方法第47-51页
    4.2.1. 神经元模型第47-48页
    4.2.2. 网络模型第48页
    4.2.3. 侧向突触模型第48-49页
    4.2.4. 前馈突触模型及其学习规则第49-51页
  4.3. 仿真结果第51-54页
    4.3.1. 以峰放电为基础的一个简单的ICA分离问题第51-53页
    4.3.2. 输入信号的符号的处理第53页
    4.3.3. 自然图像输入第53-54页
  4.4. 本章小结第54-55页
5. 总结与展望第55-56页
参考文献第56-59页
附录第59-63页
作者在研究生期间参与项目及发表论文第63-64页
致谢第64 页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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