10、基于细胞集合的认知心理过程探索

基于细胞集合的认知心理过程探索

1. 细胞集合概念引入

细胞集合的概念由心理学家唐纳德·赫布(Donald Hebb)在1949年提出,旨在对大脑皮层中的神经元激活进行功能性描述。其核心观点是,大脑皮层中特定的时空活动模式具有意义,它们能根据当前和近期的输入,为皮层的多个输入提供对当前情况最合理(或最可能)的表征。这些模式被称为“细胞集合”,可被视为描述皮层活动的新单元,超越了单个神经元的层面。

通过引入这一概念,数百万神经元的活动被分组为数量可能较少的、连贯激活的神经元群。基本思想是强互连神经元群的共同激活,而且一个神经元群的共同激活有可能通过强大的突触互连介导另一个神经元群的共同激活。

为了对大脑皮层中的活动流动进行简化描述,我们采用数学建模的科学方法。大脑被视为一个物理系统(由神经元及其突触互连组成),其中(主要是电)活动的流动可被看作是在适当定义的“状态空间”X中从一个“状态”到下一个“状态”的流动或运动,遵循由一组微分方程数学描述的运动定律,这被称为“动态系统”。

然而,这种方法存在一些问题。一方面,与我们在神经科学(关于哺乳动物皮层)中的知识相比,所做的假设和得到的结果过于精确。即使对皮层的一小部分(包含几十万神经元和相应的数百万或数十亿个突触)进行建模和模拟,也需要为所有神经元建立精确模型,并确定数十亿个参数才能开始模拟。原则上,可通过电子显微镜对大脑或皮层相关部分进行解剖重建来确定突触连接性,即所谓的“连接组”,但这对于像大鼠这样的小动物的一个大脑皮层半球来说,需要整个研究机构花费多年时间,而且这还不足以确定所有必要的连接参数。另一方面,每个个体的大脑在所需的细节层面上都是不同的,并且理论上已知,根据详细的连接性,人工或模拟神经网络可以产生任何

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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