(1)掌握神经纤维兴奋传递的特征,突触与接头传递。 (2)掌握突触后兴奋和抑制,外周神经递质、受体学说。 (3)熟悉中枢神经递质,局部神经元回路。 (4)了解突触可塑性,神经营养性作用和胶质细胞的功能

第一节 神经网络概述 第二节 人工神经网络的基本概念 第三节 感知器 第四节 BP神经网络 第五节 神经网络控制

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

1.昆虫神经系统的功能； 2.神经冲动传递机制(难点)； 3.各类神经毒剂作用机制(重点)

对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型

➢ 神经细胞的发生、增殖过程； ➢ 神经细胞的迁移过程； ➢ 神经细胞的分化； ➢ 神经系统功能的建立

第一节中枢神经系统活动的基本规律 第ニ节神经系统的感觉分析功能 第三节脑的电活动与觉醒、睡眠机制 第四节神经系统对躯体运动的调节 第五节神经系统对内脏活动的调节 第六节脑的高级功能

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

一、种系发生 1. 种系发生的三个阶段 2.管状神经系的演变 二、个体发生 1.神经管的发生和分化 2.脊髓的发育 3.脑的发育 4.周围神经的发育 三、中枢神经系统的发育异常、可塑性和老化