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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,
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。
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