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

一、外形、视觉测定、捕食过程观察实验 二、反射时测定、反射弧分析、搔扒反射 三、心搏曲线的观察 四、心室肌的期前收缩和代偿间歇 五、肠系膜微循环的观察 六、心脏起搏点的分析及自动节律性观察 七、肾小球血流的观察 八、离体心脏灌流 九、内部解剖 十、坐骨神经腓肠肌标本的制备 十一、骨骼肌单收缩和强直收缩 十二、神经干复合动作电位的记录和观察 十三、神经干传导速度及不应期的测定 十四、血红蛋白和红细 胞渗透脆性的测定

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

论述了基于神经网络模型的特定人汉语语音识别,并建立了一基于3层BP神经网络的汉语语音识别系统.对汉语10个数字(1~10)进行识别实验,获得了较满意的识别结果

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

《神经疾病概要》课程授课教案（讲稿）第五章 神经系统疾病的辅助检查 第一节 腰椎穿刺及脑脊液检查 第二节影像学检查 第三节电生理检查 第四节 TCD 第六节 神经肌肉活检

《精神病学基础》课程授课教案（讲稿）第四章 精神障碍的神经生物学基础 第二节 神经影像学基础 第三节 神经电生理学基础

4.1 模糊控制技术 4.1.1 模糊控制的数学基础 4.1.2 模糊控制原理 4.1.3 模糊控制器设计 4.1.4 模糊控制的特点 4.1.5 模糊控制的应用 4.1.6 模糊控制的现状与发展 4.4.1 内部模型 4.2 神经网络控制技术 4.2.1 神经网络基础 4.2.2 神经网络控制 4.4.2 预测模型 4.3 专家控制技术 4.3.1 专家系统 4.3.2 专家控制介绍 4.3.3 专家控制基本思想 4.3.4 专家控制组织结构 4.4.3 预测控制算法 4.4 预测控制技术 4.5 其它先进控制技术

第一节 意识障碍 第二节 头颅和脊柱的检查 第三节 运动功能的检查 第四节 感觉功能的检查 第五节 反射功能的检查 第六节 自主（植物）神经功能检查 第七节 神经系统常见疾病的主要症状