提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS

介绍了逆模型超前控制器,神经网络反馈单元及由5层神经网络组成的集成控制系统.集成控制系统包括一个由神经网络组成的系统模型和具有自调整功能的控制单元.该方法被用于优化设计的综合机构控制仿真,结果证明了它的先进性和可行性

给出了板形板厚综合控制模型,提出了基于TH神经网络的动态矩阵设计方法并分析了其收敛特性.使用不变性原理对板形板厚综系统进行了解耦设计,并对板形板厚解耦神经网络预测控制系统,进行了仿真研究.结果表明神经网络可在儿百ns的时间内达到稳定状态,不仅满足了轧钢过程的快速性要求,而且控制精度也得到了提高

为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

采用BP神经网络原理对1350mm铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制力模型.结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比较偏差<3%.该模型较真实地反映了轧制过程的特征

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

第一章 绪论 第一节 功能学科实验概述 第二节 实验室守则 第三节 实验报告 第二章 常用实验动物简介 第一节 常用实验动物的生物学特性 第二节 常用实验动物的品系 第三节 实验动物保护 第三章 动物实验基本技术 第一节 选择动物的一般方法 第二节 实验动物编号的标记方法 第三节 实验动物的捕捉和固定 第四节 实验动物的麻醉方法 第五节 实验动物常用手术方法 第六节 实验动物的采血方法 第七节 实验动物的给药途径和方法 第八节 实验动物的处死方法 第四章 实验室常用仪器、设备及手术器械 第一节 生物信号处理系统 第二节 生物信号传感器 第三节 功能学科实验常用仪器和设备 第四节 常用手术和实验器械 第五章 功能学科实验 第一节 神经、肌肉、感官系统实验 实验11 神经干动作电位电生理实验 实验12 骨骼肌的单收缩与复合收缩、神经肌接头兴奋的传递 实验13 诱发脑电实验 实验14 耳蜗微音器电位 实验15 有机磷中毒机理、症状及药物治疗 实验16 用热板法观察哌替啶等药物对小鼠的镇痛作用 第二节 心血管系统实验 实验21 心血管活动调节及药物的影响 实验22 某些因素和药物对离体蛙心活动的影响 实验23 心肌兴奋性的变化及蛙心起搏点的确定 实验24 药物对哇巴因诱发豚鼠心律失常的保护作用 实验25 在位兔心脏生理性调节及离子、药物的作用 实验26 家兔失血性休克 实验27 家兔高钾血症 实验28 家兔实验性缺血-再灌注损伤 实验29 左心室内压分析 实验210 急性右心衰竭 第三节 呼吸系统实验 实验31 呼吸调节及药物影响 实验32 缺氧 实验33 家兔急性呼吸衰竭 第四节 血液系统实验 实验41 血液凝固 实验42 红细胞渗透脆性 实验43 家兔实验性弥散性血管内凝血（DIC） 第五节 消化系统实验 实验51 胆汁分泌的调节 实验52 消化道平滑肌生理特性及药物对离体肠段的作用 第六节 泌尿系统实验 实验61 神经、体液和药物等因素对尿生成的影响 实验62 急性肾功能衰竭 第七节 人体功能实验 实验71 感觉器官生理实验 实验72 人体血压、心脏和肺功能测定 实验73 人体心率变异性分析 第八节 其它实验 实验81 药物半致死量（LD50）测定 实验82 水杨酸钠半衰期的测定 实验83 纳洛酮的催促戒断反应及药物的预防

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

 胶质细胞的基本知识  神经元-神经胶质网络  总结与展望 Ⅰ 神经胶质细胞（Glia） Ⅱ. Neuron-glia netwoks Ⅲ Perspective