16、单细胞的目标导向行为:从神经机制到行为表现

单细胞的目标导向行为:从神经机制到行为表现

1. 神经元的基本特性与动机相关物质的作用

1.1 神经细胞连接与抑制整合

GABA 能神经元通过间隙连接增强抑制作用,间隙连接促进抑制性 GABA 能中间神经元的耦合,有助于抑制的整合。自我刺激的阈值与 GABA 神经元之间电耦合的阈值一致,自我刺激的反应程度也与 GABA 神经元之间的电耦合程度成正比,间隙连接阻滞剂会提高自我刺激的阈值,但不影响表现。

1.2 动机相关物质对神经元的影响

动机相关物质作用于大脑特定区域的特定受体。不同神经元虽有功能专业化,但也能产生相似的化学反应基本结果,且具备执行非惯常行为步骤的能力。一些动机相关物质能在极低浓度下发挥作用,表明可通过作用于局部脑区甚至单个神经元来产生整体动机,且不同物质对不同神经元的影响方式相似。

例如,神经肽和神经类固醇能重组可兴奋膜的特性,如在神经元损伤保护过程中所观察到的那样,还能对神经元产生调节作用,改变其对刺激的反应。它们可在不直接影响膜电位的情况下改变神经元的兴奋性,如改变放电率、调节 Ca²⁺通道和 K⁺电导等。以下是部分具有调节作用的物质列表:
|物质|调节作用|
| ---- | ---- |
|神经肽 Y|对神经元有调节作用|
|胆囊收缩素|调节神经元反应|
|乙醇|影响神经元兴奋性|
|P 物质|改变神经元特性|
|生长抑素|调节神经元活动|
|催产素|作用于神经元|
|血管紧张素 II|影响神经元状态|
|胰岛素|对神经元有调节效果|
|阿片类物质|改变神经元功能|
|睾酮、雌激素|调节神经

【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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