神经元网络时空行为的动力学研究 [Dynamic study on spatio-temporal behavior of neural network] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李玉叶 著

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• 神经元网络
• 时空动力学
• 神经网络
• 动力学系统
• 非线性动力学
• 复杂系统
• 生物物理学
• 计算神经科学
• 神经科学
• 数学建模

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121338342

版次：1

商品编码：12330909

包装：平装

外文名称：Dynamic study on spatio-temporal behavior of neural network

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：180

正文语种：中文

内容简介

　　非线性科学是一门研究非线性现象共性的基础学科，被誉为20世纪自然科学的第三次革命。非线性科学与神经科学交叉融合，形成了新兴的交叉学科——神经动力学。《神经元网络时空行为的动力学研究》主要研究了网络单元特性对神经元网络时空模式的影响，利用非线性动力学的理论和方法，通过数值模拟分析，揭示了神经元网络单元特性（具有共存行为、现实生物意义、Ⅰ型或Ⅱ型兴奋性的神经元）对网络展现的时空动力学行为的影响。
　　《神经元网络时空行为的动力学研究》既可作为对生命过程中的非线性动力学感兴趣人员的入门读物，也可作为从事生物、医学、物理及相关专业的师生和研究人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1．1 神经元网络时空动力学的基本理论和进展
1．2 神经元网络动力学研究的重要性
1．3 神经元网络动力学的发展和研究现状
1．3．1 神经元网络的同步及其转迁
1．3．2 神经元网络的时空斑图
1．3．3 随机因素作用下的网络时空动力学
参考文献

第2章 基本知识和基本概念
2．1 生物基本知识
2．1．1 神经系统
2．1．2 神经元的结构和类型
2．1．3 神经元电活动
2．1．4 突触
2．1．5 神经元网络及其电活动
2．2 神经元的数学模型
2．2．1 Hodgkin-Huxley模型
2．2．2 Chay模型
2．2．3 Morris-Lecar模型
2．2．4 FitzHugh-Nagumo模型
2．2．5 Hindmash-Rose模型
2．2．6 Rulkov模型
2．3 神经元数学模型的分岔
2．3．1 平衡点分岔
2．3．2 周期解分岔
2．3．3 神经系统中的放电及混沌
2．4 神经元网络的数学模型
2．4．1 网络和复杂网络
2．4．2 突触的数学模型
2．4．3 神经元网络的数学模型
2．5 神经元网络的时空行为
2．5．1 同步
2．5．2 螺旋波
2．6 神经系统的随机动力学
2．6．1 噪声
2．6．2 随机共振的基本概念
2．6．3 随机共振及随机信号的表征
2．6．4 神经元的随机共振和相干共振
参考文献

第3章 峰簇共存的神经元组成网络的同步及其转迁
3．1 引言
3．2 水蛭模型及特性
3．2．1 水蛭神经元模型
3．2．2 峰放电和簇放电共存的特性
3．3 耦合神经元网络和同步判别方法
3．3．1 神经元网络模型
3．3．2 同步判别方法
3．4 耦合神经元网络的同步及其同步转迁
3．4．1 当Vk2shift=-0．0235时网络的同步及其同步转迁
3．4．2 当Vk2shift=-0．0241时网络的同步及其同步转迁
3．4．3 当Vk2shift=-0．0247时网络的同步及其同步转迁
3．5 三个同步转迁的对比
3．5．1 从不同步到完全同步的过程
3．5．2 不同同步之间的转迁
3．6 本章小结
参考文献

第4章 鳌虾口胃神经节放电节律的数值模拟
4．1 引言
4．2 STG神经元网络
4．3 生物实验和结果
4．3．1 生物实验
4．3．2 实验结果
4．4 理论模型和结果
4．4．1 神经元模型和放电活动产生机理介绍
4．4．2 STG中单个神经元放电的模拟
4．4．3 STG中单个神经元从簇放电到峰放电的三种分岔图
4．4．4 网络模型及三相放电的模拟
4．5 本章小结
参考文献

第5章 神经元网络的多次空间相干共振
5．1 引言
5．2 Morris-Lecar模型及特性
5．2．1 Ⅱ型ML模型的特性
5．2．2 Ⅰ型ML模型的特性
5．3 网络模型、噪声和变异性
5．3．1 网络模型
5．3．2 噪声
5．3．3 变异性
5．4 高斯白噪声诱导多次空间相干共振
5．4．1 空间模式
5．4．2 多次空间相干共振
5．5 变异性在Ⅰ型神经元网络中诱导多次空间相干共振
5．5．1 变异性在无噪声的网络中诱导螺旋波和多次空间相干共振
5．5．2 变异性在有噪声的网络中诱导螺旋波和多次空间相干共振
5．6 变异性在Ⅱ型神经元网络中诱导多次空间相干共振
5．6．1 变异性在噪声D=0．0063的网络中诱导螺旋波和多次空间相干共振
5．6．2 噪声在变异强度Iw=3的网络中诱导螺旋波和多次空间相干共振
5．7 本章小结
参考文献

《涌动意识的律动：神经元网络时空行为的动力学探索》 序言 宇宙万物，无论浩瀚星辰还是微渺尘埃，都在遵循着其内在的动力学规律运转。而我们赖以思考、感知、行动的神经元网络，更是自然界中最复杂、最迷人的动力学系统之一。它们以电化学信号为载体，在三维空间中交织成一张庞大的信息处理网，并随时间不断演化，激荡出意识的火花，驱动着生命的活力。 本书《涌动意识的律动：神经元网络时空行为的动力学探索》正是致力于揭开这层神秘面纱，深入探究神经元网络在时空维度上的动态演化机制。我们并非将目光局限于静态的结构解析，而是着力于捕捉那些瞬息万变的信号流、信息传递模式以及由此产生的宏观涌现行为。这是一次对生命信息处理最深层原理的追溯，一次对智能本质的哲学思考，一次对未来人工智能发展方向的审慎展望。 第一章：信号的海洋：神经元放电的精妙舞蹈 神经元，作为神经系统最基本的单元，其信息的编码与传递主要通过电化学信号——动作电位（Action Potential）来实现。这些短暂而剧烈的电信号，如同信息的“脉冲”，在神经元膜内外离子浓度差异的驱动下，以一种高度协同的方式产生和传播。 在本章，我们将从离子通道的动态变化入手，深入解析动作电位的生成机制。钙离子、钠离子、钾离子的跨膜流动，如何协同作用，触发膜电位的快速去极化与复极化，勾勒出电信号的诞生轨迹。我们将探讨不同类型的神经元，其放电模式的差异性——例如，某些神经元倾向于发放持续的节律性脉冲，而另一些则可能表现为偶发的爆发性放电。这些不同的放电“语言”，共同构成了神经系统信息交流的基础。 更进一步，我们将引入“发放率”（Firing Rate）和“发放模式”（Firing Pattern）的概念，来量化和描述神经元的活动。发放率直观地反映了神经元在单位时间内产生的动作电位数量，而发放模式则更细致地刻画了这些脉冲在时间轴上的分布规律，例如集群发放（bursting）、周期性发放（pacemaking）等。这些量化指标，为我们理解神经元信息处理提供了数学化的工具。 我们还将审视神经元之间的连接——突触。突触传递的信号，可以是兴奋性的（Excitatory），促使后膜神经元更容易放电；也可以是抑制性的（Inhibitory），降低后膜神经元放电的可能性。突触的强度和效能，并非固定不变，而是会受到信号传递的频率、历史活动等多种因素的影响，这种可塑性（Plasticity）是学习与记忆的基石。在本章，我们将初步探讨突触传递的动力学特性，为后续章节中更复杂的网络行为分析奠定基础。 第二章：网络的脉络：信息流动的时空图景 神经元并非孤立存在，它们通过数十亿计的突触相互连接，形成庞大而复杂的神经网络。信息的传递，不再是单个神经元的独角戏，而是网络中海量神经元协同作用的结果。本章，我们将聚焦于信息在这些时空网络中的流动。 我们将从局部神经网络的动力学入手，考察一群相互连接的神经元如何对输入的信号进行整合与处理。例如，一个兴奋性输入簇的到来，如何触发后膜神经元的发放；而一个抑制性输入的介入，又如何有效地抑制这种发放。我们将借助数学模型，例如Hodgkin-Huxley模型或更简化的Integrate-and-Fire模型，来模拟这些局部回路的动力学行为。 接着，我们将把视角放大到更大范围的网络。我们将讨论网络中信息传递的几种基本模式： 信号传播（Signal Propagation）： 如何将外部输入信号沿着特定的通路传递至网络的其他区域。这涉及到信号的衰减、失真以及放大等过程。 同步发放（Synchronous Firing）： 当网络中的多个神经元在近似相同的时间点发放动作电位时，会产生强大的同步信号。这种同步性在信息编码、注意力机制以及记忆形成中扮演着重要角色。我们将探讨触发同步发放的动力学条件，以及不同频率的同步振荡（Oscillation）所携带的信息。 振荡模式（Oscillatory Patterns）： 神经活动并非随机散乱，而是常常表现出周期性的波动，形成各种频率的振荡，如alpha、beta、gamma、theta波等。这些振荡并非简单的背景噪音，而是承载着特定的信息，影响着神经元的协同工作效率，甚至与认知功能紧密相关。我们将深入研究这些振荡模式的产生机制，以及它们在信息编码和传递中的作用。 理解信息在网络中的时空流动，离不开对“神经网络动力学”（Neural Network Dynamics）的研究。我们将介绍一些经典的动力学模型，例如Attractor Networks（吸引子网络），它们能够在大约固定的时间内收敛到某个稳定状态，对应着特定的记忆或决策；以及Oscillatory Networks（振荡网络），其动力学特征主要体现在周期性的活动模式上。 第三章：涌现的智慧：宏观行为的动态解码 生命体展现出的复杂行为，如运动、学习、决策、情感等，并非来自于少数几个“中央控制器”，而是从海量神经元及其相互作用的动态过程中“涌现”（Emergence）出来的。本章，我们将致力于揭示这些宏观行为与微观神经元动力学之间的深刻联系。 我们将从“涌现性”（Emergence）的概念出发，解释如何从局部、低层级的规则和活动中，产生全局的、高层级的复杂现象。例如，一个看似简单的“兴奋-抑制”回路，在足够大的规模下，能够支持多种不同的动力学行为，甚至引发自发性的活动模式。 本章将重点探讨以下几个关键的涌现现象： 状态转移（State Transitions）： 神经系统在执行不同任务时，其整体活动模式会发生动态的转移。例如，从静息状态到执行某个认知任务，网络的活动会从一种相对稳定的模式切换到另一种活跃的模式。我们将研究驱动这种状态转移的动力学机制，例如阈值动力学、分岔（Bifurcation）现象等。 信息整合与决策（Information Integration and Decision Making）： 复杂决策的产生，往往需要整合来自不同感觉通路和内部状态的信息。我们将探讨神经网络如何通过其动态的信号整合过程，最终做出一个选择。这可能涉及到竞争性神经网络模型（Competitive Neural Network Models），在那里不同的潜在决策对应着网络的吸引子状态，最终网络会收敛到其中一个。 学习与适应（Learning and Adaptation）： 神经系统的核心能力之一是学习，即根据经验调整自身的连接强度和活动模式。我们将深入探讨神经可塑性（Neuroplasticity）的动力学机制，例如Hebbian learning（赫布学习）、STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity，脉冲时序依赖可塑性）等。这些规则如何在局部相互作用中，使得整个网络能够实现长期的适应性改变。 混沌与有序（Chaos and Order）： 神经系统并非总是处于完全有序或完全混沌的状态，它往往游走于两者之间，利用混沌的灵活性和有序的稳定性来优化信息处理。我们将探讨混沌动力学在神经系统中的作用，例如在信息检索、模式识别中的潜在优势。 我们将通过分析大量的计算模型和实验数据，来阐述这些涌现现象是如何从微观的神经元活动中产生的。本章将带领读者体会，看似简单的神经元活动，在时空维度上巧妙地组织起来，便能够催生出如此丰富多彩、智能的行为。 第四章：未来的蓝图：模拟与仿生学的启示 对神经元网络时空行为动力学研究的深入，不仅为我们揭示了生命智能的奥秘，更为我们开启了通往新一代人工智能的道路。本章，我们将展望这一领域的研究前景，以及它对计算科学、工程技术和哲学思考带来的深远影响。 高效的计算模型（Efficient Computational Models）： 传统的计算模型往往是基于串行处理，而神经元网络则以其高度并行的、分布式的计算方式，为开发更高效、更节能的计算硬件提供了思路。我们将讨论基于脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的计算模型，它们更接近生物神经元的活动方式，有望在处理时序数据、传感器信息等方面展现出独特优势。 仿生智能（Biologically Inspired Artificial Intelligence）： 许多当前人工智能的成功，都或多或少地受到了生物神经科学的启发。本章将探讨如何进一步从神经元网络时空行为的动力学特性中汲取灵感，构建更具鲁棒性、适应性和泛化能力的AI系统。例如，如何模仿大脑的能量效率、错误容忍度以及在线学习能力。 理解神经疾病（Understanding Neurological Disorders）： 许多神经系统疾病，如癫痫、帕金森氏症、精神分裂症等，都与神经元网络活动的异常动力学有关。通过精确地模拟和理解这些异常动力学，我们可以更好地诊断和治疗这些疾病，甚至设计出更有效的干预策略。 哲学与认知的边界（Frontiers of Philosophy and Cognition）： 神经元网络动力学研究，也将不断挑战我们对意识、自由意志、智能本质的理解。当我们越来越深入地理解信息如何在物质基础上涌现为意识，我们对自身的认知也将发生深刻的改变。 本书并非仅仅是一部理论著作，它更是一扇通往未知领域的大门。通过对神经元网络时空行为动力学的深入探索，我们希望激发更多研究者和爱好者的兴趣，共同推动这一前沿领域的不断发展。在这个充满挑战与机遇的时代，理解神经元网络时空行为的律动，便是理解生命智能最深刻的脉搏。 结语 《涌动意识的律动：神经元网络时空行为的动力学探索》所勾勒的，是一个生机勃勃、不断演化的动态世界。从微观的离子通道波动，到宏观的智能涌现，每一个环节都充满了令人着迷的动力学规律。我们相信，通过对这些规律的深刻理解，人类不仅能够更清晰地认识自身，更能为未来的科技发展和社会进步，播下更智慧的种子。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解释复杂生命现象的数学模型感到着迷。《神经元网络时空行为的动力学研究》这个书名，预示着一本融合了神经科学前沿发现和深刻数学洞察的书籍。我期待作者能够带领我走进一个由数学语言构建的神经元世界，在那里，每一个神经元的放电、每一个突触的连接，都蕴含着精妙的数学关系。我希望书中不仅会介绍经典的神经元模型，比如Hodgkin-Huxley模型或Integrate-and-Fire模型，还会探讨如何利用动力学系统理论来分析这些模型的行为。我尤其好奇的是，当成千上万的神经元构成一个庞大而复杂的网络时，它们的集体行为会展现出怎样的动力学特性？是否存在一些普适的动力学原理，能够解释为什么大脑在面对各种信息刺激时，能够产生如此丰富多彩、且富有适应性的响应？这本书能否提供一些关于“相变”或者“分岔”等概念在神经网络中的应用，来解释大脑的某些功能转变，比如从感知到决策的飞跃？如果这本书能够清晰地阐述这些复杂的动力学机制，并将其与大脑的实际功能联系起来，那将是我阅读过的最令人振奋的科学著作之一。

评分☆☆☆☆☆

对于任何想要深入了解人工智能底层原理的人来说，《神经元网络时空行为的动力学研究》这个书名无疑具有极强的吸引力。我们如今接触到的各种人工智能应用，无论是语音识别、图像处理还是自动驾驶，其核心都离不开复杂的神经网络。但我们对这些神经网络的理解，往往还停留在其结构和训练算法上，对其“动态”的工作过程却了解不多。我期望这本书能够填补这一空白，深入探讨神经网络在信息处理过程中，其内部状态是如何随着时间推移而不断演变的，以及这种时空演化是如何决定最终输出结果的。我尤其关注书中是否会讨论到一些关于“吸引子”或者“吸引域”的概念，它们在描述神经网络的稳定状态和信息表征方面扮演着重要角色。如果书中能将这些理论概念与实际的神经网络模型相结合，展示出如何通过调控其动力学行为来提升AI的性能和鲁棒性，那将具有非常重要的实践意义。我希望这本书能为我提供一套全新的分析工具和思考框架，帮助我更深刻地理解并设计出更智能、更具生物启发的神经网络。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对神经科学和计算模型都略有涉猎的爱好者，我一直觉得要真正理解大脑，离不开对动态过程的深入剖析。《神经元网络时空行为的动力学研究》这个标题，恰恰点出了我一直以来在这一领域寻找的答案。我常常思考，那些看似静态的神经元网络，在实际工作时究竟是如何协同运作的？信息的传播速度、信号的放大或抑制、不同区域之间的同步与解耦，这些动态的“舞蹈”是如何构成我们复杂的认知功能的？我期待这本书能提供一个严谨的理论框架，将那些纷繁复杂的神经元活动组织起来，用动力学的方法来解读。或许书中会涉及一些微分方程、相空间分析，甚至是一些非线性动力学理论，但这正是研究这类复杂系统所必需的工具。我希望作者能够巧妙地将这些理论工具应用到神经元网络的模拟和分析中，揭示出隐藏在海量数据背后的普适性规律。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于疾病机制的洞察，因为许多神经系统疾病，如癫痫、帕金森等，都与神经元活动的异常动力学密切相关。如果这本书能为理解这些疾病的根源提供新的视角，那将是极大的贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发着一种严谨而又充满探索精神的气息，金属质感的蓝色线条交织成复杂的网络，仿佛预示着书中将要揭示的神经元世界。我一直对大脑的奥秘充满好奇，尤其是那些看不见的、动态的变化是如何在我们脑海中构建出思维和意识的。看到《神经元网络时空行为的动力学研究》这个书名，我立刻被吸引了，因为它承诺要深入探讨的是神经元网络中那些最核心、最活跃的部分——它们的“时空行为”和“动力学”。这听起来不仅仅是关于神经元结构的描述，更是关于它们如何“动”起来，如何随着时间和空间的变化而演化，从而产生我们所体验到的种种认知过程。我期待书中能够用清晰的语言和翔实的图例，解释那些复杂的数学模型和仿真结果，让我这个非专业人士也能窥见大脑这部“活体计算机”的运行机制。我希望它能带领我穿越表面的静止，去感受那些跳跃的信号，感受信息的传递和整合，最终理解我们是如何思考、学习和记忆的。这本书的深度和广度，似乎预示着一场智识上的盛宴，我已迫不及待想要翻开它，沉浸在这场对生命最深邃谜团的探索之中。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要理解人类的意识和智能，必须超越孤立的神经元个体，去研究它们组成的网络的集体行为。《神经元网络时空行为的动力学研究》这个书名，精准地抓住了问题的关键。我特别好奇的是，“时空行为”这个词是如何在书中被具体化的。它指的是神经信号在时间和空间上的传播路径吗？还是指网络整体活动模式在不同时间尺度上的变化？抑或是指不同空间区域之间信息流动的动力学？我希望能看到书中用生动的例子，例如视觉信息的处理、运动指令的生成，来展示这些动态过程是如何协同工作的。我期待作者能够利用先进的计算方法和仿真技术，模拟出不同类型的神经元网络，比如皮层网络、海马体网络等，并分析它们在受到不同刺激时所表现出的时空动态特性。同时，我也关注书中是否会探讨一些关于“涌现”的现象，即宏观的网络行为是如何从微观的个体活动中“涌现”出来，并呈现出意想不到的复杂性和有序性。这本书的吸引力在于，它似乎要揭示的，不仅仅是神经元的“有什么”，更是神经元“如何运作”的内在逻辑。