理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究
《理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究》借助S空间理论，对比现有的线性观点，用非线性观点主要分析了脑和神经系统中信息编码和信息处理机理。该书主要讨论脑和神经系统中信息编码和信息处理机理（低层次信息）。主要分析感觉系统信息处理机理，因为这是必要的基础。
简介
《理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究》借助S空间理论，对比现有的线性观点，用非线性观点主要分析了脑和神经系统中信息编码和信息处理机理。该书主要讨论脑和神经系统中信息编码和信息处理机理（低层次信息）。主要分析感觉系统信息处理机理，因为这是必要的基础。
版权
出版社浙江大学出版社
出版时间2018年2月
分类科学技术-自然科学
热门划线
理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究
童勤业 张宏 丁炯
- 绪论
- 1．1 脑研究的核心问题
- 1．2 神经信号与神经信息
- 1．3 研究神经信息学的重要性
- 1．4 研究神经信息学必须考虑的几个基本问题
- 1．5 研究神经信息回路的困难
- 1．6 衡量理论研究方向的准确性的几个原则
- 1．7 小结
- 参考文献
- 非线性动力学基础知识
- 2．1 相平面的基本概念
- 2．2 分岔现象
- 2．3 极限环与神经脉冲
- 2．4 振荡
- 2．5 同步
- 2．6 混沌
- 2．7 圆映射
- 2．8 符号动力学
- 2．9 混沌控制
- 2．10 可激发介质动力系统
- 2．11 小结
- 参考文献
- 神经系统的基本生理特征
- 3．1 脑的结构
- 3．2 神经细胞的形态和生理特性
- 3．3 突触的形成和突触的重排
- 3．4 郎飞结
- 3．5 神经系统的电信号
- 3．6 神经系统携带信号的方式和特点
- 3．7 神经元的可塑性
- 3．8 脑内神经回路和电子回路的比较
- 3．9 胶质细胞
- 3．10 小结
- 参考文献
- S空间理论
- 4．1 S空间的性质
- 4．2 S空间的运算
- 4．3 序的重要性
- 4．4 符号动力学与s空间
- 4．5 S空间与不确定性
- 参考文献
- 神经系统的数学模型基础
- 5．1 理论神经信息科学的基本出发点
- 5．2 神经回路中信息流通的抽象化
- 5．3 数学模型研究中需解决的几个关键问题
- 5．4 神经元的数学模型
- 5．5 集中参数与分布参数模型
- 5．6 H-H模型是一种累积一释放模型
- 5．7 H-H方程的圆映射分析
- 5．8 神经元输出脉冲序列按参数排序的规律．
- 5．9 广义圆映射
- 5．10 神经元输入和输出之间的另一个关系
- 5．11 神经元之间的信号连接
- 5．12 延迟特性
- 5．13 抑制性神经信号
- 5．14 耦合映像格子模型
- 5．15 神经回路的基本模型
- 参考文献
- s空间神经信息编码
- 6．1 神经信息与编码
- 6．2 衡量神经信息编码的几个准则
- 6．3 神经信息过程的基本描述
- 6．4 神经信息回路的三个基本环节
- 6．5 神经脉冲的分类
- 6．6 s空间神经信息编码
- 6．7 神经编码的两大支柱
- 6．8 神经系统的逻辑回路
- 6．10 神经编码的优越性分析
- 6．11 神经系统与S空间
- 参考文献
- 7．1 研究神经信息要从感觉器官开始
- 7．2 嗅觉神经系统
- 7．3 僧帽细胞的输入输出规律
- 7．4 嗅觉对气味的识别
- 7．5 PG细胞和Gr细胞
- 7．6 小结
- 参考文献
- 8．1 听觉系统及其信号处理过程
- 8．3 双耳多普勒效应
- 8．4 变频多普勒效应计算
- 8．5 生物声呐系统——双耳定方向机理分析
- 8．6 两串脉冲序列的相位差测量
- 8．7 听觉系统侧抑制原理
- 8．8 语音辨识
- 8．9 小结
- 参考文献
- 神经信息系统的结构特性
- 9．1 神经信息系统的基本框架
- 9．2 神经信息系统的简并性
- 9．3 同一性
- 9．4 用同一性原理分析神经信息处理机理
- 9．5 根据位置确定信号性质
- 参考文献
- 10．1 视觉系统
- 10．2 视觉信号的强弱测量
- 10．3 视觉信号在通路中的波形变化
- 10．4 视觉的侧抑制
- 10．5 图像识别机瑚
- 10．6 小结
- 参考文献
- 噪声在神经系统中的作用
- 11．1 对噪声的看法
- 11．2 编码理论与噪声
- 11．3 神经系统中的噪声及其分类
- 11．5 L效应
- 11．6 海量神经树突信号处理
- 11．7 神经元如何识别噪声脉冲
- 11．8 神经系统抗干扰能力分析
- 11．9 小结
- 参考文献
- 神经系统与统计方法
- 12．1 统计的不变性与s空间的不变性
- 12．2 统计方法的适用性
- 12．3 对随机现象的看法进展
- 12．4 统计方法与现有处理方法
- 12．5 统计观点在脑整体系统分析中的作用
- 12．6 小结
- 参考文献
- 高层次信息处理与记忆
- 13．1 高层次信息研究现状及存在的问题
- 13．2 高层次信息研究与新概念介入
- 13．4 高层次信息处理研究与神经回路
- 13．5 信息通路
- 13．6 微观与宏观的关系——M效应
- 13．7 M效应、自组织现象与突现
- 13．8 对M效应的进一步思考
- 13．9 高层次信息研究的切人点和研究方法．
- 13．10 绑定、联想和条件反射
- 13．11 决策与神经回路
- 13．12 记忆
- 13．13 对人工智能学习机制的质疑
- 13．14 形成性格的神经回路
- 13．15 关于 非器质性疾病 的看法
- 13．16 小结
- 参考文献
- 向脑学习，研制模拟机
- 14．1 数字机的计算精度及局限性
- 14．2 数字机和模拟机的区别
- 14．3 脑作为模拟机与现有模拟机的差别．
- 14．4 新的模拟机方向——数模混合机
- 参考文献
- 致谢
- 索引