理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

童勤業，張宏，丁炯 著

圖書標籤:

• 神經信息學
• 生物聲呐
• 感覺係統
• 信息處理
• 計算神經科學
• 生物物理學
• 信號處理
• 機器學習
• 人工智能
• 生物學

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308177528

版次：1

商品編碼：12303303

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：373

正文語種：中文

內容簡介

　　《理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究》藉助S空間理論，對比現有的綫性觀點，用非綫性觀點主要分析瞭腦和神經係統中信息編碼和信息處理機理。該書主要討論腦和神經係統中信息編碼和信息處理機理（低層次信息）。主要分析感覺係統信息處理機理，因為這是必要的基礎。

目錄

第1章 緒論
1．1 腦研究的核心問題
1．2 神經信號與神經信息
1．3 研究神經信息學的重要性
1．4 研究神經信息學必須考慮的幾個基本問題
1．5 研究神經信息迴路的睏難
1．6 衡量理論研究方嚮的準確性的幾個原則
1．7 小結
參考文獻

第2章 非綫性動力學基礎知識
2．1 相平麵的基本概念
2．2 分岔現象
2．3 極限環與神經脈衝
2．4 振蕩
2．5 同步
2．6 混沌
2．7 圓映射
2．8 符號動力學
2．9 混沌控製
2．10 可激發介質動力係統
2．11 小結
參考文獻

第3章 神經係統的基本生理特徵
3．1 腦的結構
3．2 神經細胞的形態和生理特性
3．3 突觸的形成和突觸的重排
3．4 郎飛結
3．5 神經係統的電信號
3．6 神經係統攜帶信號的方式和特點
3．7 神經元的可塑性
3．8 腦內神經迴路和電子迴路的比較
3．9 膠質細胞
3．10 小結
參考文獻

第4章 S空間理論
4．1 S空間的性質
4．2 S空間的運算
4．3 序的重要性
4．4 符號動力學與s空間
4．5 S空間與不確定性
參考文獻

第5章 神經係統的數學模型基礎
5．1 理論神經信息科學的基本齣發點
5．2 神經迴路中信息流通的抽象化
5．3 數學模型研究中需解決的幾個關鍵問題
5．4 神經元的數學模型
5．5 集中參數與分布參數模型
5．6 H-H模型是一種纍積一釋放模型
5．7 H-H方程的圓映射分析
5．8 神經元輸齣脈衝序列按參數排序的規律．
5．9 廣義圓映射
5．10 神經元輸入和輸齣之間的另一個關係
5．11 神經元之間的信號連接
5．12 延遲特性
5．13 抑製性神經信號
5．14 耦閤映像格子模型
5．15 神經迴路的基本模型
參考文獻

第6章 s空間神經信息編碼
6．1 神經信息與編碼
6．2 衡量神經信息編碼的幾個準則
6．3 神經信息過程的基本描述
6．4 神經信息迴路的三個基本環節
6．5 神經脈衝的分類
6．6 s空間神經信息編碼
6．7 神經編碼的兩大支柱
6．8 神經係統的邏輯迴路
6．9 s空間神經信息編碼與現有神經編碼理論的關係
6．10 神經編碼的優越性分析
6．11 神經係統與S空間
參考文獻

第7章 嗅覺神經信息編碼分析——無時空結構的信息分析
7．1 研究神經信息要從感覺器官開始
7．2 嗅覺神經係統
7．3 僧帽細胞的輸入輸齣規律
7．4 嗅覺對氣味的識彆
7．5 PG細胞和Gr細胞
7．6 小結
參考文獻

第8章 聽覺神經信息編碼分析——生物聲呐信號處理機理分析
8．1 聽覺係統及其信號處理過程
8．2 海豚、蝙蝠等生物的生物聲呐信號——多普勒效應測量
8．3 雙耳多普勒效應
8．4 變頻多普勒效應計算
8．5 生物聲呐係統——雙耳定方嚮機理分析
8．6 兩串脈衝序列的相位差測量
8．7 聽覺係統側抑製原理
8．8 語音辨識
8．9 小結
參考文獻

第9章 神經信息係統的結構特性
9．1 神經信息係統的基本框架
9．2 神經信息係統的簡並性
9．3 同一性
9．4 用同一性原理分析神經信息處理機理
9．5 根據位置確定信號性質
9．6 分析神經信息係統框架必不可少的兩個原理
參考文獻

第10章 視覺信息處理——有時空結構的信息處理
10．1 視覺係統
10．2 視覺信號的強弱測量
10．3 視覺信號在通路中的波形變化
10．4 視覺的側抑製
10．5 圖像識彆機瑚
10．6 小結
參考文獻

第11章 噪聲在神經係統中的作用
11．1 對噪聲的看法
11．2 編碼理論與噪聲
11．3 神經係統中的噪聲及其分類
11．4 神經係統中影響最大的噪聲——噪聲脈衝
11．5 L效應
11．6 海量神經樹突信號處理
11．7 神經元如何識彆噪聲脈衝
11．8 神經係統抗乾擾能力分析
11．9 小結
參考文獻

第12章 神經係統與統計方法
12．1 統計的不變性與s空間的不變性
12．2 統計方法的適用性
12．3 對隨機現象的看法進展
12．4 統計方法與現有處理方法
12．5 統計觀點在腦整體係統分析中的作用
12．6 小結
參考文獻

第13章 高層次信息處理與記憶
13．1 高層次信息研究現狀及存在的問題
13．2 高層次信息研究與新概念介入
13．3 高層次信息與低層次信息之間的差異和關係
13．4 高層次信息處理研究與神經迴路
13．5 信息通路
13．6 微觀與宏觀的關係——M效應
13．7 M效應、自組織現象與突現
13．8 對M效應的進一步思考
13．9 高層次信息研究的切人點和研究方法．
13．10 綁定、聯想和條件反射
13．11 決策與神經迴路
13．12 記憶
13．13 對人工智能學習機製的質疑
13．14 形成性格的神經迴路
13．15 關於"非器質性疾病"的看法
13．16 小結
參考文獻

第14章 嚮腦學習，研製模擬機
14．1 數字機的計算精度及局限性
14．2 數字機和模擬機的區彆
14．3 腦作為模擬機與現有模擬機的差彆．
14．4 新的模擬機方嚮——數模混閤機
參考文獻
緻謝
索引

好的，這是一份關於一本名為《理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究》的圖書的詳細簡介，其中不包含該書的實際內容，而是側重於描繪其可能涉及的研究領域、理論框架和潛在影響。 --- 圖書簡介：理論神經信息學初探：生物聲呐及其他感覺係統信息處理機理研究 一、 核心主題與研究範疇 本書深入探討瞭神經科學、信息論、計算建模和係統生物學交叉領域的前沿課題，旨在構建一個統一的理論框架，以理解生物體如何利用信息處理機製來感知、解釋和響應復雜環境。全書圍繞“信息編碼、傳輸與解碼”這一核心概念展開，重點聚焦於生物係統對外部物理信號的轉換與利用，特彆是聲學、觸覺等非視覺感官係統的精妙設計。 二、 信息編碼的通用原則與係統特異性 在基礎篇章中，作者首先闡述瞭信息論在神經生物學中的應用基礎。這包括對神經元放電模式（如速率編碼、時間編碼、相位編碼）的量化分析，以及如何使用互信息、信道容量等工具來評估神經迴路的效率和魯棒性。 本書強調，雖然信息處理存在普適的數學原理，但不同感覺係統為瞭適應特定生存壓力，必然發展齣高度專業化的編碼策略。例如，蝙蝠在進行迴聲定位時，其聲學前庭係統的編碼復雜性與哺乳動物的體感皮層處理觸覺信息的方式存在顯著差異，但兩者在信息壓縮與特徵提取上可能遵循相似的計算原則。本書將詳細剖析這些差異背後的進化驅動力與物理約束。 三、 生物聲呐係統：高級感知與決策的典範 本書將大量的篇幅用於剖析以生物聲呐（如蝙蝠的迴聲定位、海洋哺乳動物的聲納係統）為代錶的高級感知係統。聲呐係統不僅僅是聲音的接收器，更是一個集成瞭發射、接收、環境建模和實時運動控製的閉環係統。 深入研究將涵蓋以下幾個關鍵層麵： 1. 信號生成與波束形成： 分析生物如何主動産生具有特定頻率、帶寬和脈衝結構的聲音信號，並利用空間結構（如蝙蝠的耳朵和喉部肌肉）實現對聲波束的主動整形，以最大化目標信息的迴傳。 2. 迴聲特徵提取： 探討神經係統如何從復雜的、多路徑反射的迴聲中分離齣目標物的距離、速度、大小、紋理等關鍵參數。這涉及到對多普勒頻移和時間延遲的精密計算。 3. 自適應濾波器與噪聲抑製： 生物聲呐係統必須在極端的信噪比條件下工作。本書將考察神經迴路如何充當自適應濾波器，抑製自身運動産生的噪音（如蝙蝠的聽覺適應機製），並增強對微弱迴聲的敏感度。 4. 空間地圖構建與跟蹤： 研究神經元集群如何整閤時間延遲和強度信息，構建三維環境的內在錶徵（Cognitive Map），並如何實時更新以支持快速的飛行軌跡修正或捕食行為。 四、 多模態整閤與跨感覺係統的信息融閤 除瞭對單一感官的深入分析外，本書還探討瞭信息處理的跨模態性質。許多生物在執行復雜任務時，依賴於多種感覺信息的同步整閤。 對於非聲呐係統（如觸覺、本體感覺），本書將理論模型應用於對機械輸入的處理。例如，嚙齒動物的鬍須振動感知、昆蟲的飛行器（Halters）穩定機製，以及人類的精細抓取。這些係統的共同點在於，它們將連續的物理變化迅速轉化為離散的、可用於決策的神經信號。 本書將提齣一個關於“信息顯著性權重分配”的理論模型，用以解釋在復雜環境中，神經係統如何動態地決定將信息處理的資源側重於視覺、聽覺還是觸覺。 五、 理論模型、計算模擬與未來挑戰 在理論建模方麵，本書將引入先進的動態係統理論、圖論方法和深度學習的初步概念，用於模擬神經信息流。這並非旨在復現特定物種的生物學細節，而是提煉齣驅動高效信息處理的底層計算原理。 本書旨在迴答的關鍵問題包括： 在生物進化壓力下，信息冗餘和信息損失的“最優平衡點”位於何處？ 哪些信息論度量最能準確預測神經元集群的實際計算功能？ 如何構建一個可以泛化到不同物理信號（聲波、壓力波、化學梯度）的統一神經信息處理架構？ 六、 潛在影響與讀者對象 本書的理論構建不僅對基礎神經科學傢具有重要意義，也為工程學、人工智能領域提供瞭深刻的啓發。理解生物係統如何以極低的功耗實現高效的實時環境建模，是發展下一代低功耗、高魯棒性傳感器網絡和自主機器人的關鍵。 適閤神經科學、生物物理學、信息論、計算建模、以及生物啓發式人工智能研究的學者、研究生和資深工程師閱讀。本書要求讀者具備紮實的綫性代數和基礎信息論知識。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實令人眼前一亮，硬殼燙金的字體在深邃的藏青色封麵上顯得低調而富有質感，仿佛預示著內部知識的深度與廣博。我拿到書時，首先被這種沉穩的風格吸引，它不像市麵上很多科普讀物那樣追求鮮艷的色彩或浮誇的排版，而是透露齣一種老派的學術莊重感。內頁的紙張選擇也十分考究，觸感溫潤，油墨清晰，即便是長時間閱讀也不會讓人感到眼睛疲勞。可以說，這本書在視覺和觸覺上都提供瞭頂級的閱讀體驗，讓人在翻開扉頁之前，就已經對即將展開的內容抱持著一份敬畏與期待。這對於一本探討前沿理論的著作來說，無疑是一個極佳的開端，它成功地營造瞭一種沉浸式的學習氛圍，讓人願意靜下心來，去深入探索那些復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的引文和注釋體係構建得異常嚴謹詳實，這簡直是研究人員的福音。我翻閱瞭幾個關鍵章節的尾注部分，發現每一個重要的論點或數據來源，作者都標注得清清楚楚，並且引用瞭大量的跨學科文獻，涉及的領域廣度令人驚嘆。這錶明作者並非僅僅停留在某一既有框架內進行論述，而是進行瞭廣泛的知識整閤與交叉驗證。對於我個人而言，這意味著這本書不僅僅是一個終點，更是一個強大的信息樞紐，每當我對某個特定概念産生更深入的興趣時，那份詳盡的參考文獻列錶總能立刻指引我去往更前沿的學術源頭。這種對細節的執著，極大地提升瞭本書作為參考工具的價值，遠超一般純粹的理論概述。

評分☆☆☆☆☆

我注意到作者在行文邏輯的處理上，展現齣瞭一種高超的敘事技巧。他並沒有急於將最艱深的數學模型或晦澀的公式堆砌齣來，而是采取瞭一種層層遞進、由淺入深的方式引導讀者進入核心領域。初期的章節更像是搭建地基，用生動且貼近直覺的類比，將那些抽象的信息處理過程具象化，使我們這些非專業齣身的讀者也能大緻把握住問題的核心所在。這種對認知負荷的精妙控製，是很多專業著作常常欠缺的。它不像某些教科書那樣，一上來就用密集的術語轟炸，而是像一位耐心十足的導師，在你每一步理解到位後，纔輕輕地將下一個更具挑戰性的知識點拋過來，確保每位讀者都能跟上他的思想步伐，而不是在某個技術術語的拐角處迷失方嚮。

評分☆☆☆☆☆

從齣版質量來看，本書的排版和圖錶設計無疑是經過精心打磨的。那些用於闡釋復雜網絡結構和概率分布的插圖，綫條清晰，色彩運用得當，有效地輔助瞭文字的闡釋工作。特彆是一些示意圖，往往能用最少的視覺元素，傳達齣最復雜的關係邏輯。這與一些圖示粗糙、字體擁擠的學術書籍形成瞭鮮明對比。整體而言，這份齣版物不僅僅是一部知識的載體，更像是一件製作精良的工具書。它將晦澀難懂的數學和神經科學概念，通過優雅的視覺語言進行瞭有效的轉譯，使得信息的獲取效率大大提高，避免瞭閱讀過程中因圖錶模糊而産生的挫敗感，體現瞭齣版方對知識傳播質量的重視。

評分☆☆☆☆☆

在內容深度方麵，這本書展現齣一種罕見的平衡感，它既不流於錶麵泛泛而談，也沒有陷入過度技術化的泥潭。特彆是對某一特定信息編碼機製的探討部分，作者通過引入多個競爭性的理論視角，清晰地對比瞭它們的優缺點和適用範圍。這種辯證性的分析，而不是單方麵的推銷，體現瞭作者深厚的學術功底和客觀公正的立場。它迫使讀者必須思考“為什麼是這個模型，而不是那個？”這遠比直接接受一個既定結論要更有啓發性。閱讀過程中，我時常會停下來，在腦海中模擬那些信息流動的路徑，試圖用作者提供的工具去重構我日常觀察到的某些自然現象，這種主動參與式的學習體驗是極其寶貴的。