18、小脑颗粒层的编码机制解析

小脑颗粒层的编码机制解析

1. 引言

在神经系统研究领域,小脑皮层平行纤维如何编码信息一直是备受关注的问题。传统的小脑编码主导理论,如Marr(1969)和Albus(1971)提出的感知器学习理论,虽经Ito(1982,1984)及Mauk等人(Raymond等,1996;Mauk,1997)扩展,但与当前实验数据存在不符之处。这些理论的基本假设是,长时程抑制(LTD)是在平行纤维 - 浦肯野细胞突触处编码记忆痕迹的机制,且LTD的诱导受攀缘纤维输入控制。然而,近期数据表明,纯平行纤维兴奋无需任何联合信号就能诱导LTD(Hartell,1996;Eilers等,1997;Finch和Augustine,1998),这与Marr、Albus和Ito的理论相悖。此外,使用转基因小鼠的研究对LTD与小脑运动控制以及眨眼反射条件作用的必要性提出了严重质疑(如De Zeeuw等,1998;De Schutter和Maex,1996)。

鉴于此,我们将重点关注小脑皮层的输入层 - 颗粒层,以及苔藓纤维向该层的投射。在深入研究LTD在平行纤维突触中的作用之前,理解颗粒层如何将输入转化为平行纤维信号是十分必要的,特别是考虑到近期实验数据对平行纤维输入兴奋浦肯野细胞有效性的质疑(Cohen和Yarom,1998;Gundappa - Sulur等,1999)。

2. 颗粒层的解剖和生理概述

颗粒层是小脑皮层的重要组成部分,苔藓纤维系统是小脑在数量上最重要的输入。小脑皮层的解剖结构可近似为一个两层网络。颗粒细胞输入层对传入的苔藓纤维信号进行编码,并通过平行纤维系统将其传输到主要由浦肯野细胞组成的输出层。在这两层中,神经活动均受抑制性神经元控制,输入层为高尔基细胞,输出层为篮

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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