基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

第二章 神经系统疾病的常见症状 第一节 意识障碍 第二节 失语、失用、失认症 第三节 视觉和眼球运动障碍 第四节 眩晕和听觉障碍 第五节 晕厥 第六节 感觉障碍 第七节 瘫痪 第八节 不自主运动 第九节 共济失调 第四章 神经系统疾病诊断原则 第三节 反射 第四节 脑神经 第五节 中枢神经主要部位损害的症状

第一节 神经肌肉的兴奋和兴奋性 一、神经和肌肉属于可兴奋组织 二、神经和肌肉细胞的跨膜电位 三、锋电位是兴奋过程的必然表现 第二节 细胞的跨膜物质运输和信号传递功能 第三节 神经冲动的产生与传导 第四节 兴奋由神经向肌肉的传递 第五节 肌肉收缩

第一节 神经元和神经胶质细胞的功能 第二节 神经元间的功能联系-突触传递 第三节 神经系统的感觉分析功能 第四节 神经系统对姿势和运动的调节 第五节 神经系统对内脏活动的调节 第六节 觉醒、睡眠与脑电活动 第七节 脑的高级功能

一、神经元 二、突触 三、神经胶质细胞 四、神经纤维和神经 五、神经末梢

1 人工神经网络发展概况 2 神经网络基本概念 3 前馈神经网络 4 其他神经网络简介 5 神经网络模式识别

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

概述 第一节 神经系统副肿瘤综合征 第三节 系统性红斑狼疮的神经系统表现 第二节 糖尿病神经系统并发症 第四节 甲状腺疾病神经系统并发症

中枢神经系统 （CNS） Brain Spinal cord 周围神经系统 (PNS) Nerve outside of the brain and spinal cord 神经系统发育概况 神经管的形成和早期分化 神经嵴的形成和分化 中枢神经系统的常见畸形 神经干细胞与神经再生 人脑发育的主要程序

绪论 神经系统疾病的常见症状及体征 神经病学的临床方法 神经系统疾病的辅助诊断方法 神经系统疾病的诊断原则