12、神经突触传递与调节机制解析

神经突触传递与调节机制解析

1. 突触传递的随机性

突触传递的可靠性远低于电子电路的传输可靠性。电子电路中,如数字CMOS技术里,逆变器信号增益稳定,热噪声极小,开关概率极高且噪声不累积。而神经系统的突触在传递信息时,存在诸多不可靠因素。

原则上,神经系统可通过利用冗余性,即使用多个平行突触来补偿这种不可靠性。但实际上,皮层轴突通常仅与目标细胞形成一两个突触连接。此外,中枢神经系统中突触传递的可靠性还因单包神经递质释放后,突触后反应幅度的变异性远大于外周突触而进一步受损。即使释放了一包神经递质,囊泡大小和突触后受体数量等因素,也会导致每次试验中突触后反应不同。例如,在一项研究中,用电刺激大鼠新皮质锥体细胞引发的EPSP大小差异极大,最大的EPSP约为最小的40倍。

2. 突触权重的定义

在神经网络文献中,突触权重通常被视为一个单一标量。但实际上,突触是非常复杂的结构,具有众多参数。传统上,生物物理学家用三个标量变量来描述突触:量子释放位点的数量n、每个位点的突触释放概率p以及突触后效应的某种度量q。q可以是峰值电导、某一电位下的最大突触电流或峰值EPSP。在现实中,n服从某种概率分布,p取决于之前的放电历史,q本身也是时间的函数。

一种可能的状态相关函数与突触权重的关系是预期或平均的突触后作用,可通过对泊松分布的突触前尖峰分布进行平均来计算。不过,计算该权重所采用的平均假设,可能并不适用于大脑的正常运行条件。

3. 神经递质

突触传递中多样的时间进程、幅度和作用类型,是由位于突触前末梢囊泡中的不同神经递质与插入突触后膜的不同突触受体相互作用的结果。神经递质主要分为三大化学类别:氨基酸、生物胺和

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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