7、探秘大脑:神经信息处理与学习机制

探秘大脑:神经信息处理与学习机制

1. 大脑中的神经信息处理概述

大脑中的神经信息处理是一个复杂而精妙的过程,它不仅依赖于大脑的整体组织和神经网络的特性,还与处理单元——神经元以及神经元内部的信号处理网络密切相关。这些内部网络由第二和第三信使、酶、转录因子和基因组成。

2. 神经元信号的产生与传递
  • 神经元结构与信号接收 :神经元能够接收和发送电信号与化学信号,信号传递的关键部位是突触。一个神经元通过 10³ 到 10⁵ 个突触接收和发送信号,树突和胞体构成了接收其他神经元信号的输入表面。树突树由数千个树突组成,树突上覆盖着被称为棘的微小突起,大多数突触形成于树突,尤其是棘上。
  • 信号的整合与发放 :突触传递的信号可以非线性地增强或减弱,突触传递的效能也被称为突触权重或突触强度。当加权后的正负信号总和超过特定的兴奋阈值时,神经元会发放一个被称为尖峰(也叫动作电位或神经冲动)的输出信号。通常,神经元会发放一系列尖峰,其平均频率在 1 到 10² Hz 之间,输出频率与突触的正负贡献总和成正比。
  • 信号的传递过程 :尖峰在轴突的起始段产生,然后沿着轴突快速传播,传播速度为 5 - 100 m/s。轴突的远端会分成数千个分支,每个分支末端都有一个突触终末。信号从一个神经元传递到另一个神经元发生在突触中,突触由突触前终末、突触间隙和突触后膜组成。当突触前尖峰到达终末时,钙离子涌入,导致囊泡与突触前膜融合,释放神经递质到突触间隙。神经递质与突触后膜上的受体结合,打开离子通道,产生兴奋性或抑制性突触后电位。最终,神经递质
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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