神经元模型 感知器 网络结构 网络训练 循环网络

机器学习：一种概率过程神经元网络模型及分类算法

Lecture 1 神经元的整合发放(IF)模型 Lecture 2 The Hodgkin-Huxley Model of Action Potential Lecture 3 Two-dimensional neuron models Lecture 4 The HH model revisited and synaptic dynamics Lecture 5 Brief introduction of synaptic plasticity Lecture 6 Neural noise and neural codes Lecture 7 Functional roles of noise in taming neurodynamics Lecture 8 Network Models in Neuroscience

【脑认知基础】SCADA安全因素神经元的云推理机研究与仿真

关于过程神经元网络的理论探讨（华南理工大学：叶涛、朱学峰）

SOFM网络的思想来源 SOFM网络的结构模型 SOFM神经元的基本功能函数 SOFM的基本学习算法 仿真实例 几点注意事项

人工神经元的基本模型 几种典型的激活函数 人工神经网络的学习算法概述 人工神经网络的基本拓扑结构

1. 神经细胞的功能 2. 神经元的信息传递 3. 神经系统的感觉分析功能 4. 神经系统对姿势、运动、内脏活动的调节 5. 脑的高级功能

教学要求： 1、 熟悉神经组织的组成。 2、了解神经胶质细胞的分类与功能。 3、掌握神经元的形态结构、分类及突触的结构。 4、熟悉神经纤维的概念、无髓神经纤维与有髓神经纤维的区别。 5、熟悉神经末梢的概念、分类 与功能。 6、掌握血脑屏障的含义。 教学内容： ➢Neurons ➢Structure ➢Soma ➢Processes (neurites) ➢Function ➢Neuron-neuron communication (synapses) ➢Classification ➢Morphology ➢transmitter ➢Glial cells ➢Classification ➢Function

哈尔滨工业大学：《计算智能和过程神经元网络》课程PPT教学课件（何新贵）