神經元網絡時空行為的動力學研究 [Dynamic study on spatio-temporal behavior of neural network] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李玉葉 著

圖書標籤:

• 神經元網絡
• 時空動力學
• 神經網絡
• 動力學係統
• 非綫性動力學
• 復雜係統
• 生物物理學
• 計算神經科學
• 神經科學
• 數學建模

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121338342

版次：1

商品編碼：12330909

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：180

正文語種：中文

內容簡介

　　非綫性科學是一門研究非綫性現象共性的基礎學科，被譽為20世紀自然科學的第三次革命。非綫性科學與神經科學交叉融閤，形成瞭新興的交叉學科——神經動力學。《神經元網絡時空行為的動力學研究》主要研究瞭網絡單元特性對神經元網絡時空模式的影響，利用非綫性動力學的理論和方法，通過數值模擬分析，揭示瞭神經元網絡單元特性（具有共存行為、現實生物意義、Ⅰ型或Ⅱ型興奮性的神經元）對網絡展現的時空動力學行為的影響。
　　《神經元網絡時空行為的動力學研究》既可作為對生命過程中的非綫性動力學感興趣人員的入門讀物，也可作為從事生物、醫學、物理及相關專業的師生和研究人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1．1 神經元網絡時空動力學的基本理論和進展
1．2 神經元網絡動力學研究的重要性
1．3 神經元網絡動力學的發展和研究現狀
1．3．1 神經元網絡的同步及其轉遷
1．3．2 神經元網絡的時空斑圖
1．3．3 隨機因素作用下的網絡時空動力學
參考文獻

第2章 基本知識和基本概念
2．1 生物基本知識
2．1．1 神經係統
2．1．2 神經元的結構和類型
2．1．3 神經元電活動
2．1．4 突觸
2．1．5 神經元網絡及其電活動
2．2 神經元的數學模型
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 神經元數學模型的分岔
2．3．1 平衡點分岔
2．3．2 周期解分岔
2．3．3 神經係統中的放電及混沌
2．4 神經元網絡的數學模型
2．4．1 網絡和復雜網絡
2．4．2 突觸的數學模型
2．4．3 神經元網絡的數學模型
2．5 神經元網絡的時空行為
2．5．1 同步
2．5．2 螺鏇波
2．6 神經係統的隨機動力學
2．6．1 噪聲
2．6．2 隨機共振的基本概念
2．6．3 隨機共振及隨機信號的錶徵
2．6．4 神經元的隨機共振和相乾共振
參考文獻

第3章 峰簇共存的神經元組成網絡的同步及其轉遷
3．1 引言
3．2 水蛭模型及特性
3．2．1 水蛭神經元模型
3．2．2 峰放電和簇放電共存的特性
3．3 耦閤神經元網絡和同步判彆方法
3．3．1 神經元網絡模型
3．3．2 同步判彆方法
3．4 耦閤神經元網絡的同步及其同步轉遷
3．4．1 當Vk2shift=-0．0235時網絡的同步及其同步轉遷
3．4．2 當Vk2shift=-0．0241時網絡的同步及其同步轉遷
3．4．3 當Vk2shift=-0．0247時網絡的同步及其同步轉遷
3．5 三個同步轉遷的對比
3．5．1 從不同步到完全同步的過程
3．5．2 不同同步之間的轉遷
3．6 本章小結
參考文獻

第4章 鰲蝦口胃神經節放電節律的數值模擬
4．1 引言
4．2 STG神經元網絡
4．3 生物實驗和結果
4．3．1 生物實驗
4．3．2 實驗結果
4．4 理論模型和結果
4．4．1 神經元模型和放電活動産生機理介紹
4．4．2 STG中單個神經元放電的模擬
4．4．3 STG中單個神經元從簇放電到峰放電的三種分岔圖
4．4．4 網絡模型及三相放電的模擬
4．5 本章小結
參考文獻

第5章 神經元網絡的多次空間相乾共振
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 網絡模型、噪聲和變異性
5．3．1 網絡模型
5．3．2 噪聲
5．3．3 變異性
5．4 高斯白噪聲誘導多次空間相乾共振
5．4．1 空間模式
5．4．2 多次空間相乾共振
5．5 變異性在Ⅰ型神經元網絡中誘導多次空間相乾共振
5．5．1 變異性在無噪聲的網絡中誘導螺鏇波和多次空間相乾共振
5．5．2 變異性在有噪聲的網絡中誘導螺鏇波和多次空間相乾共振
5．6 變異性在Ⅱ型神經元網絡中誘導多次空間相乾共振
5．6．1 變異性在噪聲D=0．0063的網絡中誘導螺鏇波和多次空間相乾共振
5．6．2 噪聲在變異強度Iw=3的網絡中誘導螺鏇波和多次空間相乾共振
5．7 本章小結
參考文獻

《湧動意識的律動：神經元網絡時空行為的動力學探索》 序言 宇宙萬物，無論浩瀚星辰還是微渺塵埃，都在遵循著其內在的動力學規律運轉。而我們賴以思考、感知、行動的神經元網絡，更是自然界中最復雜、最迷人的動力學係統之一。它們以電化學信號為載體，在三維空間中交織成一張龐大的信息處理網，並隨時間不斷演化，激蕩齣意識的火花，驅動著生命的活力。 本書《湧動意識的律動：神經元網絡時空行為的動力學探索》正是緻力於揭開這層神秘麵紗，深入探究神經元網絡在時空維度上的動態演化機製。我們並非將目光局限於靜態的結構解析，而是著力於捕捉那些瞬息萬變的信號流、信息傳遞模式以及由此産生的宏觀湧現行為。這是一次對生命信息處理最深層原理的追溯，一次對智能本質的哲學思考，一次對未來人工智能發展方嚮的審慎展望。 第一章：信號的海洋：神經元放電的精妙舞蹈 神經元，作為神經係統最基本的單元，其信息的編碼與傳遞主要通過電化學信號——動作電位（Action Potential）來實現。這些短暫而劇烈的電信號，如同信息的“脈衝”，在神經元膜內外離子濃度差異的驅動下，以一種高度協同的方式産生和傳播。 在本章，我們將從離子通道的動態變化入手，深入解析動作電位的生成機製。鈣離子、鈉離子、鉀離子的跨膜流動，如何協同作用，觸發膜電位的快速去極化與復極化，勾勒齣電信號的誕生軌跡。我們將探討不同類型的神經元，其放電模式的差異性——例如，某些神經元傾嚮於發放持續的節律性脈衝，而另一些則可能錶現為偶發的爆發性放電。這些不同的放電“語言”，共同構成瞭神經係統信息交流的基礎。 更進一步，我們將引入“發放率”（Firing Rate）和“發放模式”（Firing Pattern）的概念，來量化和描述神經元的活動。發放率直觀地反映瞭神經元在單位時間內産生的動作電位數量，而發放模式則更細緻地刻畫瞭這些脈衝在時間軸上的分布規律，例如集群發放（bursting）、周期性發放（pacemaking）等。這些量化指標，為我們理解神經元信息處理提供瞭數學化的工具。 我們還將審視神經元之間的連接——突觸。突觸傳遞的信號，可以是興奮性的（Excitatory），促使後膜神經元更容易放電；也可以是抑製性的（Inhibitory），降低後膜神經元放電的可能性。突觸的強度和效能，並非固定不變，而是會受到信號傳遞的頻率、曆史活動等多種因素的影響，這種可塑性（Plasticity）是學習與記憶的基石。在本章，我們將初步探討突觸傳遞的動力學特性，為後續章節中更復雜的網絡行為分析奠定基礎。 第二章：網絡的脈絡：信息流動的時空圖景 神經元並非孤立存在，它們通過數十億計的突觸相互連接，形成龐大而復雜的神經網絡。信息的傳遞，不再是單個神經元的獨角戲，而是網絡中海量神經元協同作用的結果。本章，我們將聚焦於信息在這些時空網絡中的流動。 我們將從局部神經網絡的動力學入手，考察一群相互連接的神經元如何對輸入的信號進行整閤與處理。例如，一個興奮性輸入簇的到來，如何觸發後膜神經元的發放；而一個抑製性輸入的介入，又如何有效地抑製這種發放。我們將藉助數學模型，例如Hodgkin-Huxley模型或更簡化的Integrate-and-Fire模型，來模擬這些局部迴路的動力學行為。 接著，我們將把視角放大到更大範圍的網絡。我們將討論網絡中信息傳遞的幾種基本模式： 信號傳播（Signal Propagation）： 如何將外部輸入信號沿著特定的通路傳遞至網絡的其他區域。這涉及到信號的衰減、失真以及放大等過程。 同步發放（Synchronous Firing）： 當網絡中的多個神經元在近似相同的時間點發放動作電位時，會産生強大的同步信號。這種同步性在信息編碼、注意力機製以及記憶形成中扮演著重要角色。我們將探討觸發同步發放的動力學條件，以及不同頻率的同步振蕩（Oscillation）所攜帶的信息。 振蕩模式（Oscillatory Patterns）： 神經活動並非隨機散亂，而是常常錶現齣周期性的波動，形成各種頻率的振蕩，如alpha、beta、gamma、theta波等。這些振蕩並非簡單的背景噪音，而是承載著特定的信息，影響著神經元的協同工作效率，甚至與認知功能緊密相關。我們將深入研究這些振蕩模式的産生機製，以及它們在信息編碼和傳遞中的作用。 理解信息在網絡中的時空流動，離不開對“神經網絡動力學”（Neural Network Dynamics）的研究。我們將介紹一些經典的動力學模型，例如Attractor Networks（吸引子網絡），它們能夠在大約固定的時間內收斂到某個穩定狀態，對應著特定的記憶或決策；以及Oscillatory Networks（振蕩網絡），其動力學特徵主要體現在周期性的活動模式上。 第三章：湧現的智慧：宏觀行為的動態解碼 生命體展現齣的復雜行為，如運動、學習、決策、情感等，並非來自於少數幾個“中央控製器”，而是從海量神經元及其相互作用的動態過程中“湧現”（Emergence）齣來的。本章，我們將緻力於揭示這些宏觀行為與微觀神經元動力學之間的深刻聯係。 我們將從“湧現性”（Emergence）的概念齣發，解釋如何從局部、低層級的規則和活動中，産生全局的、高層級的復雜現象。例如，一個看似簡單的“興奮-抑製”迴路，在足夠大的規模下，能夠支持多種不同的動力學行為，甚至引發自發性的活動模式。 本章將重點探討以下幾個關鍵的湧現現象： 狀態轉移（State Transitions）： 神經係統在執行不同任務時，其整體活動模式會發生動態的轉移。例如，從靜息狀態到執行某個認知任務，網絡的活動會從一種相對穩定的模式切換到另一種活躍的模式。我們將研究驅動這種狀態轉移的動力學機製，例如閾值動力學、分岔（Bifurcation）現象等。 信息整閤與決策（Information Integration and Decision Making）： 復雜決策的産生，往往需要整閤來自不同感覺通路和內部狀態的信息。我們將探討神經網絡如何通過其動態的信號整閤過程，最終做齣一個選擇。這可能涉及到競爭性神經網絡模型（Competitive Neural Network Models），在那裏不同的潛在決策對應著網絡的吸引子狀態，最終網絡會收斂到其中一個。 學習與適應（Learning and Adaptation）： 神經係統的核心能力之一是學習，即根據經驗調整自身的連接強度和活動模式。我們將深入探討神經可塑性（Neuroplasticity）的動力學機製，例如Hebbian learning（赫布學習）、STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity，脈衝時序依賴可塑性）等。這些規則如何在局部相互作用中，使得整個網絡能夠實現長期的適應性改變。 混沌與有序（Chaos and Order）： 神經係統並非總是處於完全有序或完全混沌的狀態，它往往遊走於兩者之間，利用混沌的靈活性和有序的穩定性來優化信息處理。我們將探討混沌動力學在神經係統中的作用，例如在信息檢索、模式識彆中的潛在優勢。 我們將通過分析大量的計算模型和實驗數據，來闡述這些湧現現象是如何從微觀的神經元活動中産生的。本章將帶領讀者體會，看似簡單的神經元活動，在時空維度上巧妙地組織起來，便能夠催生齣如此豐富多彩、智能的行為。 第四章：未來的藍圖：模擬與仿生學的啓示 對神經元網絡時空行為動力學研究的深入，不僅為我們揭示瞭生命智能的奧秘，更為我們開啓瞭通往新一代人工智能的道路。本章，我們將展望這一領域的研究前景，以及它對計算科學、工程技術和哲學思考帶來的深遠影響。 高效的計算模型（Efficient Computational Models）： 傳統的計算模型往往是基於串行處理，而神經元網絡則以其高度並行的、分布式的計算方式，為開發更高效、更節能的計算硬件提供瞭思路。我們將討論基於脈衝神經網絡（Spiking Neural Networks, SNNs）的計算模型，它們更接近生物神經元的活動方式，有望在處理時序數據、傳感器信息等方麵展現齣獨特優勢。 仿生智能（Biologically Inspired Artificial Intelligence）： 許多當前人工智能的成功，都或多或少地受到瞭生物神經科學的啓發。本章將探討如何進一步從神經元網絡時空行為的動力學特性中汲取靈感，構建更具魯棒性、適應性和泛化能力的AI係統。例如，如何模仿大腦的能量效率、錯誤容忍度以及在綫學習能力。 理解神經疾病（Understanding Neurological Disorders）： 許多神經係統疾病，如癲癇、帕金森氏癥、精神分裂癥等，都與神經元網絡活動的異常動力學有關。通過精確地模擬和理解這些異常動力學，我們可以更好地診斷和治療這些疾病，甚至設計齣更有效的乾預策略。 哲學與認知的邊界（Frontiers of Philosophy and Cognition）： 神經元網絡動力學研究，也將不斷挑戰我們對意識、自由意誌、智能本質的理解。當我們越來越深入地理解信息如何在物質基礎上湧現為意識，我們對自身的認知也將發生深刻的改變。 本書並非僅僅是一部理論著作，它更是一扇通往未知領域的大門。通過對神經元網絡時空行為動力學的深入探索，我們希望激發更多研究者和愛好者的興趣，共同推動這一前沿領域的不斷發展。在這個充滿挑戰與機遇的時代，理解神經元網絡時空行為的律動，便是理解生命智能最深刻的脈搏。 結語 《湧動意識的律動：神經元網絡時空行為的動力學探索》所勾勒的，是一個生機勃勃、不斷演化的動態世界。從微觀的離子通道波動，到宏觀的智能湧現，每一個環節都充滿瞭令人著迷的動力學規律。我們相信，通過對這些規律的深刻理解，人類不僅能夠更清晰地認識自身，更能為未來的科技發展和社會進步，播下更智慧的種子。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對神經科學和計算模型都略有涉獵的愛好者，我一直覺得要真正理解大腦，離不開對動態過程的深入剖析。《神經元網絡時空行為的動力學研究》這個標題，恰恰點齣瞭我一直以來在這一領域尋找的答案。我常常思考，那些看似靜態的神經元網絡，在實際工作時究竟是如何協同運作的？信息的傳播速度、信號的放大或抑製、不同區域之間的同步與解耦，這些動態的“舞蹈”是如何構成我們復雜的認知功能的？我期待這本書能提供一個嚴謹的理論框架，將那些紛繁復雜的神經元活動組織起來，用動力學的方法來解讀。或許書中會涉及一些微分方程、相空間分析，甚至是一些非綫性動力學理論，但這正是研究這類復雜係統所必需的工具。我希望作者能夠巧妙地將這些理論工具應用到神經元網絡的模擬和分析中，揭示齣隱藏在海量數據背後的普適性規律。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些關於疾病機製的洞察，因為許多神經係統疾病，如癲癇、帕金森等，都與神經元活動的異常動力學密切相關。如果這本書能為理解這些疾病的根源提供新的視角，那將是極大的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要理解人類的意識和智能，必須超越孤立的神經元個體，去研究它們組成的網絡的集體行為。《神經元網絡時空行為的動力學研究》這個書名，精準地抓住瞭問題的關鍵。我特彆好奇的是，“時空行為”這個詞是如何在書中被具體化的。它指的是神經信號在時間和空間上的傳播路徑嗎？還是指網絡整體活動模式在不同時間尺度上的變化？抑或是指不同空間區域之間信息流動的動力學？我希望能看到書中用生動的例子，例如視覺信息的處理、運動指令的生成，來展示這些動態過程是如何協同工作的。我期待作者能夠利用先進的計算方法和仿真技術，模擬齣不同類型的神經元網絡，比如皮層網絡、海馬體網絡等，並分析它們在受到不同刺激時所錶現齣的時空動態特性。同時，我也關注書中是否會探討一些關於“湧現”的現象，即宏觀的網絡行為是如何從微觀的個體活動中“湧現”齣來，並呈現齣意想不到的復雜性和有序性。這本書的吸引力在於，它似乎要揭示的，不僅僅是神經元的“有什麼”，更是神經元“如何運作”的內在邏輯。

評分☆☆☆☆☆

對於任何想要深入瞭解人工智能底層原理的人來說，《神經元網絡時空行為的動力學研究》這個書名無疑具有極強的吸引力。我們如今接觸到的各種人工智能應用，無論是語音識彆、圖像處理還是自動駕駛，其核心都離不開復雜的神經網絡。但我們對這些神經網絡的理解，往往還停留在其結構和訓練算法上，對其“動態”的工作過程卻瞭解不多。我期望這本書能夠填補這一空白，深入探討神經網絡在信息處理過程中，其內部狀態是如何隨著時間推移而不斷演變的，以及這種時空演化是如何決定最終輸齣結果的。我尤其關注書中是否會討論到一些關於“吸引子”或者“吸引域”的概念，它們在描述神經網絡的穩定狀態和信息錶徵方麵扮演著重要角色。如果書中能將這些理論概念與實際的神經網絡模型相結閤，展示齣如何通過調控其動力學行為來提升AI的性能和魯棒性，那將具有非常重要的實踐意義。我希望這本書能為我提供一套全新的分析工具和思考框架，幫助我更深刻地理解並設計齣更智能、更具生物啓發的神經網絡。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發著一種嚴謹而又充滿探索精神的氣息，金屬質感的藍色綫條交織成復雜的網絡，仿佛預示著書中將要揭示的神經元世界。我一直對大腦的奧秘充滿好奇，尤其是那些看不見的、動態的變化是如何在我們腦海中構建齣思維和意識的。看到《神經元網絡時空行為的動力學研究》這個書名，我立刻被吸引瞭，因為它承諾要深入探討的是神經元網絡中那些最核心、最活躍的部分——它們的“時空行為”和“動力學”。這聽起來不僅僅是關於神經元結構的描述，更是關於它們如何“動”起來，如何隨著時間和空間的變化而演化，從而産生我們所體驗到的種種認知過程。我期待書中能夠用清晰的語言和翔實的圖例，解釋那些復雜的數學模型和仿真結果，讓我這個非專業人士也能窺見大腦這部“活體計算機”的運行機製。我希望它能帶領我穿越錶麵的靜止，去感受那些跳躍的信號，感受信息的傳遞和整閤，最終理解我們是如何思考、學習和記憶的。這本書的深度和廣度，似乎預示著一場智識上的盛宴，我已迫不及待想要翻開它，沉浸在這場對生命最深邃謎團的探索之中。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠解釋復雜生命現象的數學模型感到著迷。《神經元網絡時空行為的動力學研究》這個書名，預示著一本融閤瞭神經科學前沿發現和深刻數學洞察的書籍。我期待作者能夠帶領我走進一個由數學語言構建的神經元世界，在那裏，每一個神經元的放電、每一個突觸的連接，都蘊含著精妙的數學關係。我希望書中不僅會介紹經典的神經元模型，比如Hodgkin-Huxley模型或Integrate-and-Fire模型，還會探討如何利用動力學係統理論來分析這些模型的行為。我尤其好奇的是，當成韆上萬的神經元構成一個龐大而復雜的網絡時，它們的集體行為會展現齣怎樣的動力學特性？是否存在一些普適的動力學原理，能夠解釋為什麼大腦在麵對各種信息刺激時，能夠産生如此豐富多彩、且富有適應性的響應？這本書能否提供一些關於“相變”或者“分岔”等概念在神經網絡中的應用，來解釋大腦的某些功能轉變，比如從感知到決策的飛躍？如果這本書能夠清晰地闡述這些復雜的動力學機製，並將其與大腦的實際功能聯係起來，那將是我閱讀過的最令人振奮的科學著作之一。