锦州医科大学：护理学院《神经系统、精神疾病护理》课程教学大纲（中职本）

掌握神经系统的基本检查方法，能获取对疾病的定位和定性诊断信息，是医学生临床教学中不可缺少的部分。在进行神经系统检查时，首先要确定患者对外界刺激的反应状态，即意识状态

中南大学：《精神病学》课程教学资源（试卷习题）神经症与癔症习题（含答案）

第一节概述 第二节化脓性脑膜炎 第四节脑性瘫痪

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

阿尔茨海默病 (Alzheimer’s Disease，AD)：以潜隐性起病、痴呆缓慢进行性加重为特征，以神经元变性、丢失引起的脑萎缩，老年斑 (SP) 和神经原纤维缠结 (neurofibrillar tangles，NFT) 为主要病理改变，主要集中在顶叶、颞叶、额叶联合皮层，如大脑皮层、海马以及基底前脑等。 变性疾病 阿尔茨海默病 路易体痴呆 Pick病 额颞叶痴呆等 非变性疾病 血管性痴呆 感染性痴呆 中毒性脑病 脑积水等

【机器学习】PSdropout卷积神经网络在危化品巡检车中的应用

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障