神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

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

Ø 中枢神经元的联络方式 Ø 神经元的电活动 Ø 神经信号的突触传递机制 Ø 神经递质与受体 Ø 脑电活动

14.1 生物神经元 14.2 人工神经元模型 14.3 多层感知器神经网络 15.1 神经网络的学习能力 15.2 误差回传算法

第一节 神经元与神经胶质细胞的功能 第二节 神经元的信息传递

1. 屏障作用 2. 脑血流特征 3. 神经元的电生理现象及机制 4. 神经元对营养因子的依赖 5. 神经可塑性 6. 神经系统的免疫

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

7.1 绪论 7.2 PID神经元的计算方法 7.3 PID神经元网络 7.4 SPID网络的反传算法 7.5 PID网络初值权重的选取和等价系统

提出一种自适应神经元网络的方法,对板形板厚综合系统进行了仿真研究,该控制方法,适合处理多输入输出问题,并具有自组织、自适应和自学习能力,仿真结果表明,该方法的效果比采用传统的PID控制优越,可应用于实际控制

人工神经网络的发展历史 人工神经网络的定义、特点和应用 从生物神经元到人工神经元