25、神经细胞行为与模糊逻辑:探索感知与决策的奥秘

神经细胞行为与模糊逻辑:探索感知与决策的奥秘

1. 选择的通用货币:愉悦与不悦之间

生物系统会调节一些通用参数,这涉及不同的复杂层面,包括个体集合、整个生物体、生物体的子系统、细胞以及细胞系统。例如,神经元会维持适宜的放电水平,而非对各种特定类型的通道进行详尽控制。单个神经元会将输入信号区分为具有生物学意义或无意义,以决定是否产生动作电位。

为了选择大脑最有效的输出反应,需要比较假定行为的吸引力。同样,为了选择主导动机,必须通过一种通用货币来比较不同的动机状态。有观点认为,这种通用货币是愉悦/不悦。通用货币的一维性质体现在不同动机的相互作用及其相似机制上。

选择通用的性能标准对于有效控制至关重要,不仅因为多变量管理的困难,还因为通用标准的层次结构表明了选择最紧迫目标的价值尺度,而生存处于这个层次结构的顶端。如果存在所有价值的母价值,它可能在生命的意义中发挥作用。生物体维持其内部常量的值,以避免对神经元造成损害。

然而,所有这些自我控制方法都存在一个关键缺陷:如果不借助“小人”的权威观点,大脑如何确定其性能标准为“优选”“有吸引力”“具有生物学意义”或“愉悦”呢?如果确定了通用标准或所有价值的母价值,就无需评估每个主观标准。有可能那些用于评估生存质量的物理特征,在愉悦 - 不悦的主观尺度上充当参数。我们已经在细胞层面证明了这种参数的存在。

当细胞解偶联且细胞融合受到干扰时,意识会缺失,但仍存在一些敏感性特征,就像植物人状态一样。尽管在植物人状态下,神经元耦合、大脑连接性、神经元活动的同步性以及γ频段的振荡会中断,但神经元仍然存活。此类患者的全脑代谢和单个神经元的电活动可能正常。大脑连接性的破坏会阻止同步振荡的发展,但在单个神经元内仍可轻松记录

【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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