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北京科技大学：《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源（研究实验）单神经网络在控制系统中的应用

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

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

 化学性突触的传递过程和突触后电位  中枢抑制类型和作用  感觉投射系统的特征和功能  内脏痛的特征和牵涉痛  牵张反射的概念、类型及意义 一、神经系统功能活动的基本原理 二、神经系统的感觉分析功能 三、神经系统对姿势和运动的调节 四、神经系统对内脏活动的调节 五、脑电活动及觉醒和睡眠 六、脑的高级功能

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

一、传统理论认为,神经元在脑的信息处理过程中担负着绝大部分的功能,因此90%的研究精力集中于脑内10%的细胞。 二、人的脑中大约有100亿个神经元,但胶质细胞的数量是神经元的10倍以上

◼ 概述 ◼ 脑神经疾病 三叉神经痛 特发性面神经麻痹 ◼ 脊神经疾病 急性炎症性脱髓鞘性多发性神经病 其它：桡、尺、正中神经麻痹 坐骨神经痛及其它下肢单神经病

第一节 神经系统的基本结构与功能 第二节 突触传递 第三节 中枢活动的一般规律第四节 神经系统的感觉分析功能 第五节 神经系统对姿势和运动的调节 第六节 神经系统对内脏活动的调节 第七节 脑的高级功能