19、神经科学中的神经元选择与集合形成机制

神经科学中的神经元选择与集合形成机制

1. 神经元输出选择问题

神经科学领域存在两个相互关联的问题:一是神经元只有一个输出,它如何确定反应目标;二是大脑如何从众多相互竞争的输出中做出选择。

1.1 特定神经元组的反应情况

在大脑中,多个神经元组会同时存在且相互作用。当环境突然改变时,不同的神经网络会发挥作用。如果特定神经元组由初始条件预先决定,那么就无需在不同组之间进行选择,此时是环境决定了反应。例如,在可卡因和水两种强化物之间快速切换时,伏隔核神经元不会对两种奖励都产生阶段性反应,相关网络呈负耦合且相互抑制。而且,很容易找到只参与特定行为而不参与其他行为的细胞,监测影响参与工具性行为的肌肉的神经元活动,能详细了解该行为。

1.2 单一神经元参与不同行为的情况

通常,同一个神经元可参与不同行为,神经元之间的相互作用并非如上述例子那样简单。在动物实验中,单个神经元能在几十毫秒内快速改变耦合状态,间歇性地参与不同计算,而放电率不变。比如,水蛭在相同的感觉输入下,有时会爬行,有时会游泳,最终选择可能取决于刺激前的行为状态。部分神经元的辨别时间比其他神经元早,线性组合的神经元辨别时间可能比单个神经元更早,但早期具有辨别能力的单个神经元对引发的行为影响不大。水蛭的神经元 208 能选择性地影响游泳或爬行的决策,当该细胞超极化时,神经刺激可靠地引发游泳;去极化时,则引发爬行或延迟游泳。不过,神经元 208 膜电位的决策机制仍不清楚,它似乎是接收了已完成的决策。

1.3 大脑选择特定行动的能力

单个神经元无法完成从多个潜在可能性中选择特定行动的功能,而大脑可以。神经元能预测反应结果并决定是否产生动作电位

【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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