 八、立体视觉模型  九、神经信息整合作用

一、神经系统的功能和结构 二、中枢神经: 三、脑、脊髓、脑脊膜 四、脑实质:灰质和白质,脑室:脑脊液

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

中枢神经系统(CNS)在机体生理活动中发挥着主导 和协调作用。 通过神经体液性调节维持内环境稳定,并对外环境及 时作出反应,在人类,它还主宰着高度的智能及复杂行为 ,其结构和功能远比外周神经复杂

绪论 Introduction 神经系统损害的临床表现 脑神经 Cranial nerves 语言障碍 Disorders of Language 失语症 aphasia 意识障碍 Disorders of Consciousness 眩晕 vertigo 运动系统 Motor system 感觉障碍 Disorders of Sensation 反射 Reflex 神经系统疾病病史采集

将神经网络与传统专家系统有机地结合,建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强,且具有良好的自学习功能

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

掌握意识性本体感觉传导路、躯干和四肢痛、 温觉传导路、视觉传导路各级神经元胞体的位置、 名称,纤维束的名称、交叉部位、行程中通过的主 要部位和终止部位,不同部位损伤的表现;运动传 导路神经元的位置,上、下运动神经元损伤的临床 表现;锥体系的组成、各束的起始、主要走行部位、 交叉部位和终止部位;各束的不同部位损伤后的临 床表现;面神经核与面神经损伤后的症状与体征

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力