7、时间信息处理:成对脉冲易化和慢抑制的计算作用

时间信息处理:成对脉冲易化和慢抑制的计算作用

1. 神经系统面临的挑战

神经系统需要理解我们感官环境中“绽放、嗡嗡作响的混乱”,它不断接收大量输入并必须实时做出决策。大多数现实世界的刺激会作用于外周感觉层,产生时空活动模式。根据刺激的性质,神经系统会利用感觉传入神经活动的空间、时间或时空模式中的信息。

1.1 空间信息

空间信息是指编码在感觉传入神经激活模式中的信息,与激活的时间结构无关。例如:
- 简单的空间任务:判断刺激是施加在食指还是无名指上。
- 复杂的空间任务:字符识别和元音感知。不同字母会激活不同的光感受器模式,新皮层必须根据这些模式做出决策来解读它们。元音的时间结构相对较少,可以根据其共振峰频率以及频率之间的关系进行区分。

1.2 时间信息

在时间任务中,信息编码在刺激的时间结构中。心理物理学研究通常使用间隔或持续时间辨别任务来分析时间信息处理。例如在间隔辨别任务中,受试者会听到由标准间隔分隔的两个短暂听觉音调(短音),以及由比较间隔分隔的第二对短音,然后需要判断哪个间隔更长。

这个任务的分析比较复杂,因为每个短音都会激活相同的初级听觉传入神经,即在初级感觉层,短和长刺激在初级传入神经的空间激活模式上是相同的。为了区分短和长间隔,神经系统必须将时间信息转换为空间代码。

大多数现实世界的刺激并非纯粹的空间或时间任务,而是时空任务。神经系统必须同时使用空间和时间线索来完成复杂的感觉任务,如语音感知、音乐感知和运动处理。

2. 时间依赖的神经元特性

目前,我们对神经元如何进行计算的理解基于理论模型,其中相互连接的单元对其输

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比扩展研究。
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