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基于神经网络的振荡模式分析及其应用
被引量：
2
1
作者
李群
程宁
张涛
《生理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期143-154,共12页
振荡现象以动态形式普遍存在于神经系统中,并且与大脑的信息处理、传递和整合、巩固记忆等高级认知活动密切相关。神经振荡的特定活动模式往往关联认知功能及其变化,因此如何量化分析神经振荡活动模式成为了计算神经生物学的研究热点之...
振荡现象以动态形式普遍存在于神经系统中,并且与大脑的信息处理、传递和整合、巩固记忆等高级认知活动密切相关。神经振荡的特定活动模式往往关联认知功能及其变化,因此如何量化分析神经振荡活动模式成为了计算神经生物学的研究热点之一。结合作者实验室近年来的研究工作,本文对在神经生物学和认知科学研究中常用的多种分析算法进行了详细而全面的综述,并试图按照度量指标及耦合或同步方式的差异进行归类。通过算法比较,给出计算特点及算法适用情形。最后对将来有潜在应用价值的几种多维算法进行了深入的探讨。
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关键词
神经网络
振荡
分析
算法
信息流
振荡
同步
原文传递
题名
基于神经网络的振荡模式分析及其应用
被引量：
2
1
作者
李群
程宁
张涛
机构
南开大学生命科学学院
南开大学数学学院
喀什师范学学院数学系
出处
《生理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期143-154,共12页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(No.31171053
11232005)
文摘
振荡现象以动态形式普遍存在于神经系统中,并且与大脑的信息处理、传递和整合、巩固记忆等高级认知活动密切相关。神经振荡的特定活动模式往往关联认知功能及其变化,因此如何量化分析神经振荡活动模式成为了计算神经生物学的研究热点之一。结合作者实验室近年来的研究工作,本文对在神经生物学和认知科学研究中常用的多种分析算法进行了详细而全面的综述,并试图按照度量指标及耦合或同步方式的差异进行归类。通过算法比较,给出计算特点及算法适用情形。最后对将来有潜在应用价值的几种多维算法进行了深入的探讨。
关键词
神经网络
振荡
分析
算法
信息流
振荡
同步
Keywords
neural network
analytic algorithms
neural information flow
oscillatory synchronization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
Q42 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的振荡模式分析及其应用
李群
程宁
张涛
《生理学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
原文传递
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