第一节 神经元 第二节 突触 第三节 神经胶质细胞 第四节 神经纤维 第五节 神经末梢

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

1.掌握: (1)神经组织的基本结构与功能; (2)神经元的基本结构与功能; (3)突触的超微结构特点与功能; 教学目的(4)神经纤维的结构及分类。 2.熟悉 神经胶质细胞的分类及基本功能

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

实现了神经元在线参数自学习功能,利用神经元控制器及滞环比较器、智能功率模块实现了基于神经元控制器的交流伺服系统。由仿真和实验结果,可以看出神经元控制器具有较强的自适应性及鲁棒性

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型

1.昆虫神经系统的功能； 2.神经冲动传递机制(难点)； 3.各类神经毒剂作用机制(重点)

内脏运动神经与躯体运动神经的区别: 一、内脏运动神经 二、躯体运动神经

掌握12对脑神经的性质、纤维成份、起始、入颅部位、连接脑的部位、主要分支和分布。熟悉动眼神经损伤后出现的症状与体征；眼神经、上颌神经的主要分支和分布；喉上神经走行中的伴行关系及分布；舌下神经损伤出现的症状与体征。了解脑神经与脊神经的基本差别；嗅神经损伤后的症状；展神经损伤时的症状与体征；面神经在面神经管内和管外分别损伤时的症状与体征