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互信息引导下的前向搜索脑—机接口导联选择算法 被引量:3
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作者 陈书立 李新建 +2 位作者 胡玉霞 逯鹏 张锐 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1080-1083,1087,共5页
在脑—机接口(brain-computer interface,BCI)系统中,利用高密度导联来获取脑电信号(EEG)空间信息,增加了特征提取和识别的复杂度和难度。针对脑电信号分类识别中的导联选择问题,提出一种互信息引导下的前向搜索导联选择算法,首先根据... 在脑—机接口(brain-computer interface,BCI)系统中,利用高密度导联来获取脑电信号(EEG)空间信息,增加了特征提取和识别的复杂度和难度。针对脑电信号分类识别中的导联选择问题,提出一种互信息引导下的前向搜索导联选择算法,首先根据互信息及最大相关最小冗余(maximum dependency with minimum redundancy,mRMR)原理对各个导联进行排序,以排序靠前的导联信号分类准确率为判据,采用前向搜索算法依次选择后续导联,获得最优导联组合。以BCI competitionⅣdata sets 1为分析数据集,实验结果表明,所提算法在减少导联的同时提高了BCI系统的识别率,为BCI系统的应用提供了技术参考。 展开更多
关键词 导联选择 前向搜索 互信息 最大相关最小冗余
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脑机接口教育应用:原理、潜能与障碍 被引量:9
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作者 刘新玉 王东云 师丽 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2023年第1期18-25,共8页
脑机接口教育应用目前仍处于非主流地位,其理论基础、技术设备、制度保障等依然存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜能和应用障碍三方面阐述了脑机接口技术教育应用的优势和不足。线上教学为脑机接口教育应用提供了新的机遇,但脑机... 脑机接口教育应用目前仍处于非主流地位,其理论基础、技术设备、制度保障等依然存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜能和应用障碍三方面阐述了脑机接口技术教育应用的优势和不足。线上教学为脑机接口教育应用提供了新的机遇,但脑机接口技术对于主流教学方式的改变有限。如果两者能有机融合、优势互补,将有助于提高学生学习积极性和学习效率,这可能也是脑机接口等非主流技术在后疫情时代的生存之路。 展开更多
关键词 脑机接口 教育 非主流技术 新冠疫情
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不同距离迫近时鸽子脑室纤维膜周围灰质脑区局部场电位节律差异性
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作者 尚志刚 杜需需 +1 位作者 杨莉芳 李蒙蒙 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第25期10708-10714,共7页
恐惧情绪的研究对于动物情绪控制和发展有着重要意义。当前恐惧情绪对动物(尤其是鸟类)行为和脑活动的影响多偏重于行为学和生理学现象,缺乏涉及特定相关核团内神经电活动模式的动态分析研究。为了了解鸽子在恐惧情绪下的神经信号变化规... 恐惧情绪的研究对于动物情绪控制和发展有着重要意义。当前恐惧情绪对动物(尤其是鸟类)行为和脑活动的影响多偏重于行为学和生理学现象,缺乏涉及特定相关核团内神经电活动模式的动态分析研究。为了了解鸽子在恐惧情绪下的神经信号变化规律,以鸽子为模式动物,以其脑室纤维膜周围灰质(stratum griseum periventriculare,SGP)核团为目标脑区,采用危险逐渐迫近的实验方法研究不同恐惧迫近距离下神经活动的变化模式,深入分析基于局部场电位(local field potential,LFP)信号的频域、时频能量和功能连接节律性差异。首先采集2只鸽子在静息状态和恐惧迫近实验的LFP信号,并提取Delta、Theta、Beta和Gamma这4个特征节律成分;然后采用自回归模型法计算了安静和恐惧两种状态在各节律下的功率谱密度占比差异;接着分析了恐惧状态下的时频能量随着迫近距离的变化的特异性变化;同时构建了基于相干性的脑功能网络,并对鸽子在安静和恐惧两种状态下的局部网络连接特性采用双因素方差分析方法进行了统计分析;最后对网络拓扑特征与迫近距离之间的关系进行了线性拟合分析。结果表明,鸽子恐惧迫近状态下Theta频段的功率谱占比和脑功能网络连接强度显著增加。随着迫近距离的缩短,Theta和Beta频段内的时频能量变化呈逐渐上升趋势,且局部网络连接强度与迫近距离之间呈现显著的负相关。说明Theta频段可能与恐惧情绪的表征有关,Theta和Beta频段的神经电信号特征差异能够表征恐惧迫近距离的变化。研究结果可以为进一步探索鸟类恐惧情绪的神经编码机制研究及其神经调控提供有价值的参考。 展开更多
关键词 鸽子 恐惧情绪 时频分析 功能网络 节律
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大脑空间认知:从神经机制到哲学意义 被引量:2
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作者 刘新玉 平燕娜 《医学与哲学》 2019年第13期25-27,76,共4页
脑科学的研究有力地促进了哲学的发展,而哲学包含着深刻的本体论、认识论和方法论,是未来脑科学研究的坚实基础。在对构成大脑空间认知系统的位置细胞、网格细胞、头部朝向细胞和边界细胞四类功能神经元响应特性及其作用机制细致分析的... 脑科学的研究有力地促进了哲学的发展,而哲学包含着深刻的本体论、认识论和方法论,是未来脑科学研究的坚实基础。在对构成大脑空间认知系统的位置细胞、网格细胞、头部朝向细胞和边界细胞四类功能神经元响应特性及其作用机制细致分析的基础上,从本体论、认识论、方法论三个方面探讨了大脑空间认知研究的哲学意义。大脑空间认知等相关脑科学的研究成果对于哲学的发展具有重要意义,将在构建哲学与时俱进的解释力和预见力中发挥积极的作用。 展开更多
关键词 脑科学 空间认知 哲学意义
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鸽子在动物机器人领域的研究进展
5
作者 李蒙蒙 杨龙 +3 位作者 杨莉芳 刘玉怀 万红 尚志刚 《中国实验动物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期248-253,共6页
鸽子具有集群和归巢习性,善于远途负重与持续飞行,导航和空间认知能力卓越,近年来被广泛应用于动物机器人研究。鸽子机器人通过对鸽子脑内特定的神经靶点施加神经信息干预以实现运动行为控制。本文根据鸽脑内的分层多级神经调控靶点分布... 鸽子具有集群和归巢习性,善于远途负重与持续飞行,导航和空间认知能力卓越,近年来被广泛应用于动物机器人研究。鸽子机器人通过对鸽子脑内特定的神经靶点施加神经信息干预以实现运动行为控制。本文根据鸽脑内的分层多级神经调控靶点分布,分别对基于感觉系统、动机和情绪系统或皮层以及中脑运动区的鸽子机器人研究进展进行分类综述,以期为进一步利用鸽子机器人开展空间感知、侦察勘测和反恐搜救等应用研究提供参考和指导。 展开更多
关键词 鸽子 动物机器人 刺激调控 鸽子机器人
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鸽子MVL核团对视频迁移实物目标识别的神经表征
6
作者 李晓媛 任立庆 +2 位作者 刘登辉 李贺 程涵 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期1-7,共7页
为探究鸽子基于视频学习迁移实物目标识别的神经机制,设计了目标导向式训练系统。首先,通过行为学对比发现,经视频训练的鸽子在实物迁移测试中正确率显著高于对照组,验证了鸽子具有视觉认知迁移能力。其次,利用微电极记录鸽子MVL核团的... 为探究鸽子基于视频学习迁移实物目标识别的神经机制,设计了目标导向式训练系统。首先,通过行为学对比发现,经视频训练的鸽子在实物迁移测试中正确率显著高于对照组,验证了鸽子具有视觉认知迁移能力。其次,利用微电极记录鸽子MVL核团的神经信号,基于Welch功率谱分析得到视觉识别任务的特征响应频带,并通过锁相值构建脑功能网络。结果表明:在视频和实物识别中,目标与干扰状态下的脑网络平均节点度、聚类系数和全局效率均存在显著差异;但视频目标与实物目标,视频干扰与实物干扰的网络特征无差异,这表明MVL核团通过提取视频与实物的共有特征实现跨模式迁移,揭示了MVL脑区在视觉认知迁移学习中的关键作用。 展开更多
关键词 视频学习 视觉认知迁移学习 MVL核团 锁相值 脑功能网络
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基于COP的太极桩功足底压力特征提取及分析
7
作者 万红 谷智元 李蒙蒙 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期70-75,共6页
为探究太极桩功训练的内在特点,数字化解读其动作要领,借助有效的足底压力检测设备采集被试者的足底压力信号,并对比分析了专家组和学员组足底压力中心(COP)移动的相对位置、时域、频域及规律性指标。结果显示:相比于学员组,专家组COP... 为探究太极桩功训练的内在特点,数字化解读其动作要领,借助有效的足底压力检测设备采集被试者的足底压力信号,并对比分析了专家组和学员组足底压力中心(COP)移动的相对位置、时域、频域及规律性指标。结果显示:相比于学员组,专家组COP相对位置更接近50%;时域指标方面,专家组COP移动均方根在左右和前后方向上均显著大于学员组,而频域的移动峰值频率在两个方向上则均显著小于学员组;衡量规律性的COP样本熵分析显示,专家组左右和前后方向的平均样本熵均显著小于学员组。专家组站桩过程中的COP更集中在中心位置,体现了“立身中正”的技术要领;其中规律性的低频调整,体现了太极桩功“静中有动”的特点。 展开更多
关键词 太极桩功 足底压力 压力中心 样本熵
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引入迷失探索与集群分裂机制的改进鸽群优化算法 被引量:3
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作者 尚志刚 王力 +1 位作者 李蒙蒙 李志辉 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2019年第4期25-31,共7页
鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)作为一种新兴的优化技术,具有收敛速度快、精度高等优点,但其对于一些具有局部最优值的问题的求解效果并不理想.将自然界中鸽群飞行时的迷失探索和集群分裂机制引入原始鸽群优化算法,提... 鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)作为一种新兴的优化技术,具有收敛速度快、精度高等优点,但其对于一些具有局部最优值的问题的求解效果并不理想.将自然界中鸽群飞行时的迷失探索和集群分裂机制引入原始鸽群优化算法,提出了一种迷失探索与集群分裂鸽群优化算法(lost and split pigeon-inspired optimization,LSPIO),迷失探索机制的引入加强了算法的全局搜索性能,而集群分裂机制增加了种群多样性.选取9个标准测试函数进行算法性能评估,并与标准鸽群算法和粒子群算法进行对比.结果表明,LSPIO算法在保持良好收敛性质的同时可以有效地避免早熟问题,且提高了种群多样性. 展开更多
关键词 鸽群优化 迷失探索 集群分裂 全局搜索 种群多样性
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基于最小成分本征向量子空间投影的近邻分类算法
9
作者 李蒙蒙 杨中良 +3 位作者 岳彩通 万红 李志辉 尚志刚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15511-15517,共7页
近邻法是模式识别中的经典算法之一,其分类性能高度依赖样本间的距离度量方式。适当的距离度量方式有助于提高近邻法的分类性能。然而,当前此类算法多从判别模型的角度寻找最大化分类效果的度量,忽略了各类样本集的类聚集属性。鉴于此,... 近邻法是模式识别中的经典算法之一,其分类性能高度依赖样本间的距离度量方式。适当的距离度量方式有助于提高近邻法的分类性能。然而,当前此类算法多从判别模型的角度寻找最大化分类效果的度量,忽略了各类样本集的类聚集属性。鉴于此,基于最小成分本征向量提出一种子空间投影近邻分类算法(nearest neighbor classification algorithm based on minimum component eigenvector subspace projection,NN_MCESP)。该算法结合了经典的主成分分析和近邻法,能够有效地实现基于最小成分本征向量投影的各类样本聚集属性分析,并完成基于子空间近邻投票准则的分类。在多组分类数据集上通过与其他分类算法的实验对比,验证了NN_MCESP算法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 近邻法(NN) 主成分分析(PCA) 最小成分 子空间投影
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多目标优化在特征选择子集评价中的应用 被引量:4
10
作者 万红 李蒙蒙 +3 位作者 王昊锋 岳彩通 王力 尚志刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2320-2323,2337,共5页
特征选择是处理高维大数据常用的降维手段,但其中牵涉到的多个彼此冲突的特征子集评价目标难以平衡。为综合考虑特征选择中多种子集评价方式间的折中,优化子集性能,提出一种基于子集评价多目标优化的特征选择框架,并重点对多目标粒子群... 特征选择是处理高维大数据常用的降维手段,但其中牵涉到的多个彼此冲突的特征子集评价目标难以平衡。为综合考虑特征选择中多种子集评价方式间的折中,优化子集性能,提出一种基于子集评价多目标优化的特征选择框架,并重点对多目标粒子群优化(MOPSO)在特征子集评价中的应用进行了研究。该框架分别根据子集的稀疏度、分类能力和信息损失度设计多目标优化函数,继而基于多目标优化算法进行特征权值向量寻优,并通过权值向量Pareto解集膝点选取确定最优向量,最终实现基于权值向量排序的特征选择。设计实验对比了基于多目标粒子群优化算法的特征选择(FS_MOPSO)与四种经典方法的性能,多个数据集上的结果表明,FS_MOPSO在低维空间表现出更高的分类精度,并保证了更少的信息损失。 展开更多
关键词 特征选择 多目标优化 粒子群优化 稀疏 分类 信息损失
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基于格兰杰因果的效应性连接分析方法综述 被引量:3
11
作者 尚志刚 沈晓阳 +1 位作者 李蒙蒙 万红 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期1-7,13,共8页
基于格兰杰因果关系的效应性连接分析方法目前在多脑区神经信号分析中得到了越来越多的应用。首先系统介绍了此类方法中常用代表性算法的计算原理与功能特点,然后对实际应用该类方法时应注意的要点进行了总结,最后以广义偏定向相干的改... 基于格兰杰因果关系的效应性连接分析方法目前在多脑区神经信号分析中得到了越来越多的应用。首先系统介绍了此类方法中常用代表性算法的计算原理与功能特点,然后对实际应用该类方法时应注意的要点进行了总结,最后以广义偏定向相干的改进算法为例,展示了在实际脑电数据集上的应用效果。 展开更多
关键词 格兰杰因果 效应性连接 神经信号 信息流
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基于生成模型的Q-learning二分类算法 被引量:1
12
作者 尚志刚 徐若灏 +2 位作者 乔康加 杨莉芳 李蒙蒙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3326-3329,3333,共5页
对于二分类问题,基于判别模型的分类器一般都是寻找一条最优判决边界,容易受到数据波动的影响。针对该问题提出一种基于生成模型的Q-learning二分类算法(BGQ-learning),将状态和动作分开编码,得到对应各类的判决函数,增加了决策空间的... 对于二分类问题,基于判别模型的分类器一般都是寻找一条最优判决边界,容易受到数据波动的影响。针对该问题提出一种基于生成模型的Q-learning二分类算法(BGQ-learning),将状态和动作分开编码,得到对应各类的判决函数,增加了决策空间的灵活性,同时在求解参数时,采用最小二乘时序差分(TD)算法和半梯度下降法的组合优化方法,加速了参数的收敛速度。设计实验对比了BGQ-learning算法与三种经典分类器以及一种新颖的分类器的分类性能,在UCI数据库七个数据集上的测试结果表明,该算法有着优良的稳定性以及良好的分类精确度。 展开更多
关键词 Q-LEARNING 生成模型 二分类 最小二乘时序差分算法 半梯度下降法
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基于听皮层神经元感受野的强噪声环境下说话人识别 被引量:3
13
作者 牛晓可 黄伊鑫 +1 位作者 徐华兴 蒋震阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期3034-3040,共7页
针对说话人识别易受环境噪声影响的问题,借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野(STRF)的时空滤波机制,提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中,对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取,并与传统梅尔倒谱系数(MFCC)进行组... 针对说话人识别易受环境噪声影响的问题,借鉴生物听皮层神经元频谱-时间感受野(STRF)的时空滤波机制,提出一种新的声纹特征提取方法。在该方法中,对基于STRF获得的听觉尺度-速率图进行了二次特征提取,并与传统梅尔倒谱系数(MFCC)进行组合,获得了对环境噪声具有强容忍的声纹特征。采用支持向量机(SVM)作为分类器,对不同信噪比(SNR)语音数据进行测试的结果表明,基于STRF的特征对噪声的鲁棒性普遍高于MFCC系数,但识别正确率较低;组合特征提升了语音识别的正确率,同时对环境噪声具有良好的鲁棒性。该结果说明所提方法在强噪声环境下说话人识别上是有效的。 展开更多
关键词 听皮层 频谱-时间感受野 梅尔倒谱系数 含噪说话人识别 支持向量机
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基于人体姿态估计的站桩数字化表达与评估 被引量:2
14
作者 万红 贾上坤 +1 位作者 崔恩泽 张俊明 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2022年第4期8-15,共8页
站桩看似简单实则深奥。为解读站桩过程的内在规律,辅助学员站桩训练,结合实验和数据分析,基于人体姿态估计技术,提取站桩过程的动态特征参数,构建站桩姿态数字化表达与评估体系。首先,利用OpenPose人体姿态估计算法从站桩视频中提取人... 站桩看似简单实则深奥。为解读站桩过程的内在规律,辅助学员站桩训练,结合实验和数据分析,基于人体姿态估计技术,提取站桩过程的动态特征参数,构建站桩姿态数字化表达与评估体系。首先,利用OpenPose人体姿态估计算法从站桩视频中提取人体关键点;其次,根据站桩要领确定数字化表达的关键特征参数;接着采用动态时间规整算法和判别分析法分别计算各特征参数的评估指标;最后,基于长期站桩数据,使用变异系数法赋予各评估指标不同的权重,探讨各特征参数的重要性并对站桩效能进行综合评估。具体实施包括:设计一个从正面和侧面采集站桩视频的实验,6名太极拳专家和22名学员参与这项研究,学员被分为实验组和对照组。通过对专家组站桩参数的分析发现,站桩实则是一个动态过程,实验数据从正面、侧面表达了不同部位的动态特征参数;同时跟踪实验组学员8个月的长期站桩数据,通过与专家数据的对比评估发现,躯干、大腿、膝关节和髋关节是站桩过程中更重要的身体部位。此外,经过数字化评估指导后,实验组学员的站桩质量得到明显提升,验证了数字化表达与评估体系对于辅助训练的有效性。 展开更多
关键词 站桩 OpenPose 特征参数 评估指标 辅助训练
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基于运动观察EEG的运动方向解析
15
作者 逯鹏 谢全威 +3 位作者 李新建 胡玉霞 张景景 刘豪杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3318-3321,共4页
与运动想象相比,运动观察的脑电信号没有被试主动思维参与,解析难点在于其信号幅值更弱且难以获取。实验针对运动观察中的方向判别进行了研究,以获取运动观察过程脑电特征明显频段作为切入点,利用运动观察眼动追踪信号确定有效观察任务... 与运动想象相比,运动观察的脑电信号没有被试主动思维参与,解析难点在于其信号幅值更弱且难以获取。实验针对运动观察中的方向判别进行了研究,以获取运动观察过程脑电特征明显频段作为切入点,利用运动观察眼动追踪信号确定有效观察任务,绘制脑地形图序列,定位激活的脑区,选出关联通道;然后结合运动观察EEG在特定频段时域上的能量特征较明显的特性,改进CSP算法,基于信号能量特征,利用SVM进行分类识别。实验得到运动方向解析平均80%以上分类准确率,最高在0~4 Hz频段上,达到了86. 28%,实现了运动观察虚拟小车左右转的解析与识别,为复杂运动观察任务EEG的解析与识别提供了有效的方法。 展开更多
关键词 EEG 运动观察 虚拟小车 改进CSP 能量特征
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信鸽外纹体神经元对习得性目标认知的响应特性
16
作者 牛晓可 孔德铭 +1 位作者 王治忠 乔长城 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第26期11094-11101,共8页
习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场... 习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。 展开更多
关键词 习得性认知 外纹体 动作电位 局部场电位 互信息
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一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法 被引量:1
17
作者 杨中良 李蒙蒙 +2 位作者 徐若灏 杨莉芳 尚志刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第7期2081-2084,2090,共5页
针对主成分分析算法没有很好地利用数据的类别信息,且最大主成分方向容易导致各类数据重叠的问题,提出一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法。首先将各类数据分别进行主成分分析,由各类最小主成分方向张成各类投影子空间;然后将... 针对主成分分析算法没有很好地利用数据的类别信息,且最大主成分方向容易导致各类数据重叠的问题,提出一种融合各类最小主成分子空间的特征变换方法。首先将各类数据分别进行主成分分析,由各类最小主成分方向张成各类投影子空间;然后将原始数据在各类子空间投影后的最小主成分子空间进行融合,构成新的特征空间;最后使用KEEL公共数据集对该方法进行测试。结果表明,与其他特征变换方法相比,该方法能够构造出更加利于分类的特征空间,有助于提升分类器的分类精度。 展开更多
关键词 主成分分析 特征变换 子空间 最小主成分
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鸽子运动意图的最大似然估计解码算法 被引量:1
18
作者 平燕娜 张超 +1 位作者 庞宾琳 刘新玉 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第24期82-86,共5页
神经信息解码是目前植入式脑机接口(brain-computer interface,BCI)神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型... 神经信息解码是目前植入式脑机接口(brain-computer interface,BCI)神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型对神经元锋电位发放率的概率密度函数进行建模;并结合最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法对鸽子的转向意图进行了预测;并将其结果与(support vector machine,SVM)法和群矢量(population vector,PV)法进行了比较。结果表明,MLE算法能够有效地解码鸽子的运动意图,解码正确率显著高于SVM法和PV法。这一结果也为进一步分析鸽子运动意图神经信息处理机制奠定了基础。 展开更多
关键词 鸽子 运动意图 高斯模型 最大似然估计
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噪声激励的神经元振荡转换
19
作者 陈明明 朱亚杰 +1 位作者 张锐 万红 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期32-38,共7页
由于离子通道的随机波动和突触的相互作用等因素,大脑神经元中不可避免地存在噪声。噪声会影响神经元活动和神经信息处理,但其在神经元振荡模式转换中的作用仍不清楚。为此,该文采用神经计算建模的方法,应用扩展HH模型模拟神经元的电活... 由于离子通道的随机波动和突触的相互作用等因素,大脑神经元中不可避免地存在噪声。噪声会影响神经元活动和神经信息处理,但其在神经元振荡模式转换中的作用仍不清楚。为此,该文采用神经计算建模的方法,应用扩展HH模型模拟神经元的电活动,探究噪声对神经元振荡模式的影响。通过数值仿真,结果表明噪声强度的改变会引起神经元不同振荡模式之间的转换,特别是噪声强度增加使神经元更易产生多模式放电。该研究结果为揭示噪声在神经元生理活动中的功能作用提供了理论参考,并有助于理解大脑的信息处理机制。 展开更多
关键词 扩展HH模型 噪声 神经元振荡 模式转换
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基于Q学习参数辨识的动物学习能力评价方法
20
作者 冯浩然 尚志刚 +2 位作者 杨莉芳 靳富丽 马佐豪 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第27期11842-11849,共8页
动物在特定环境下对行为决策的学习能力是其生存的重要基础,因此,如何准确地评价动物在马尔科夫决策任务中利用过去经验与重视未来奖励的学习能力,对于动物行为学与心理学研究至关重要。设置了含有状态转移概率的马尔科夫决策任务,训练... 动物在特定环境下对行为决策的学习能力是其生存的重要基础,因此,如何准确地评价动物在马尔科夫决策任务中利用过去经验与重视未来奖励的学习能力,对于动物行为学与心理学研究至关重要。设置了含有状态转移概率的马尔科夫决策任务,训练家鸽在不同状态下从两个选项中做出选择,并考虑未来收益,以最大化累计奖励。实验结束后,对家鸽的行为决策进行Q-learning建模,用学习率α评估其利用过去积累经验做出选择的能力,用折扣因子γ评估其对未来奖励的重视程度。结果表明,家鸽在马尔科夫决策任务中利用过去经验与重视未来奖励的学习能力可以通过Q-learning模型参数进行评价。 展开更多
关键词 行为决策 家鸽 Q-LEARNING 模型参数 学习能力
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