21、神经元集体行为与高级组织的涌现

神经元集体行为与高级组织的涌现

1. 神经元与大脑行为

神经元如同其他细胞(如神经胶质细胞)一样,是一个独立的系统。然而,大脑的行为远比单个神经元的行为丰富得多。众多神经元和神经胶质细胞的相互活动产生了单个细胞所不具备的新特性,这些新特性源于细胞集体行为的提升。

神经元在选择相互作用的伙伴时并非完全自由,这受到大脑结构的限制。这种限制一方面给细胞间的相互作用规则带来了困难,但另一方面,集体行为并不排除神经元作为大脑构建元素参与其中。

每个神经元既是一个独立的系统,也是形成稳定大脑结构的元素。不同区域的大脑在功能上并不等同,包括感觉、联想、运动、动机等功能。而且,支持同一行为的不同神经元负责该行为的特定方面。

集体神经元行为的元素与大脑的空间组织相比起着决定性作用,这体现在大脑在先前结构受损时能够组织新的有效结构。在这种重组过程中,意识可能不会受到干扰或仅受到短暂干扰,神经元的稳态能够在扭曲的条件下正常运作。

当细胞的集体行为受到干扰时,大脑停止作为意识中心发挥作用,例如在麻醉或慢波睡眠期间细胞耦合受阻,或者在细胞集体行为发生病理性变化(如癫痫发作期间)时,意识会被阻断。学习、记忆、动机和有意行动的产生可能并非源于整个大脑的涌现属性,而是神经细胞作为一个单元的属性。大脑并非其神经元的简单总和,它拥有单个细胞所没有的特性,其世界是多维的。

大脑能够监测外部变量和内部常量,并能区分两者。除了空间和时间变量,大脑还会在许多其他尺度上评估条件,如危险程度、饥饿、口渴、疲劳,有时甚至会使用道德尺度。在每个给定时刻,大脑会评估每个尺度上的一个有限区间,而不是一个点。例如,观察高速公路上的交通时,人们可以同时跟踪多辆汽车,这无法用注意力

【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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