理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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童勤业，张宏，丁炯 著

图书标签:

• 神经信息学
• 生物声呐
• 感觉系统
• 信息处理
• 计算神经科学
• 生物物理学
• 信号处理
• 机器学习
• 人工智能
• 生物学

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308177528

版次：1

商品编码：12303303

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：373

正文语种：中文

内容简介

　　《理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究》借助S空间理论，对比现有的线性观点，用非线性观点主要分析了脑和神经系统中信息编码和信息处理机理。该书主要讨论脑和神经系统中信息编码和信息处理机理（低层次信息）。主要分析感觉系统信息处理机理，因为这是必要的基础。

目录

第1章 绪论
1．1 脑研究的核心问题
1．2 神经信号与神经信息
1．3 研究神经信息学的重要性
1．4 研究神经信息学必须考虑的几个基本问题
1．5 研究神经信息回路的困难
1．6 衡量理论研究方向的准确性的几个原则
1．7 小结
参考文献

第2章 非线性动力学基础知识
2．1 相平面的基本概念
2．2 分岔现象
2．3 极限环与神经脉冲
2．4 振荡
2．5 同步
2．6 混沌
2．7 圆映射
2．8 符号动力学
2．9 混沌控制
2．10 可激发介质动力系统
2．11 小结
参考文献

第3章 神经系统的基本生理特征
3．1 脑的结构
3．2 神经细胞的形态和生理特性
3．3 突触的形成和突触的重排
3．4 郎飞结
3．5 神经系统的电信号
3．6 神经系统携带信号的方式和特点
3．7 神经元的可塑性
3．8 脑内神经回路和电子回路的比较
3．9 胶质细胞
3．10 小结
参考文献

第4章 S空间理论
4．1 S空间的性质
4．2 S空间的运算
4．3 序的重要性
4．4 符号动力学与s空间
4．5 S空间与不确定性
参考文献

第5章 神经系统的数学模型基础
5．1 理论神经信息科学的基本出发点
5．2 神经回路中信息流通的抽象化
5．3 数学模型研究中需解决的几个关键问题
5．4 神经元的数学模型
5．5 集中参数与分布参数模型
5．6 H-H模型是一种累积一释放模型
5．7 H-H方程的圆映射分析
5．8 神经元输出脉冲序列按参数排序的规律．
5．9 广义圆映射
5．10 神经元输入和输出之间的另一个关系
5．11 神经元之间的信号连接
5．12 延迟特性
5．13 抑制性神经信号
5．14 耦合映像格子模型
5．15 神经回路的基本模型
参考文献

第6章 s空间神经信息编码
6．1 神经信息与编码
6．2 衡量神经信息编码的几个准则
6．3 神经信息过程的基本描述
6．4 神经信息回路的三个基本环节
6．5 神经脉冲的分类
6．6 s空间神经信息编码
6．7 神经编码的两大支柱
6．8 神经系统的逻辑回路
6．9 s空间神经信息编码与现有神经编码理论的关系
6．10 神经编码的优越性分析
6．11 神经系统与S空间
参考文献

第7章 嗅觉神经信息编码分析——无时空结构的信息分析
7．1 研究神经信息要从感觉器官开始
7．2 嗅觉神经系统
7．3 僧帽细胞的输入输出规律
7．4 嗅觉对气味的识别
7．5 PG细胞和Gr细胞
7．6 小结
参考文献

第8章 听觉神经信息编码分析——生物声呐信号处理机理分析
8．1 听觉系统及其信号处理过程
8．2 海豚、蝙蝠等生物的生物声呐信号——多普勒效应测量
8．3 双耳多普勒效应
8．4 变频多普勒效应计算
8．5 生物声呐系统——双耳定方向机理分析
8．6 两串脉冲序列的相位差测量
8．7 听觉系统侧抑制原理
8．8 语音辨识
8．9 小结
参考文献

第9章 神经信息系统的结构特性
9．1 神经信息系统的基本框架
9．2 神经信息系统的简并性
9．3 同一性
9．4 用同一性原理分析神经信息处理机理
9．5 根据位置确定信号性质
9．6 分析神经信息系统框架必不可少的两个原理
参考文献

第10章 视觉信息处理——有时空结构的信息处理
10．1 视觉系统
10．2 视觉信号的强弱测量
10．3 视觉信号在通路中的波形变化
10．4 视觉的侧抑制
10．5 图像识别机瑚
10．6 小结
参考文献

第11章 噪声在神经系统中的作用
11．1 对噪声的看法
11．2 编码理论与噪声
11．3 神经系统中的噪声及其分类
11．4 神经系统中影响最大的噪声——噪声脉冲
11．5 L效应
11．6 海量神经树突信号处理
11．7 神经元如何识别噪声脉冲
11．8 神经系统抗干扰能力分析
11．9 小结
参考文献

第12章 神经系统与统计方法
12．1 统计的不变性与s空间的不变性
12．2 统计方法的适用性
12．3 对随机现象的看法进展
12．4 统计方法与现有处理方法
12．5 统计观点在脑整体系统分析中的作用
12．6 小结
参考文献

第13章 高层次信息处理与记忆
13．1 高层次信息研究现状及存在的问题
13．2 高层次信息研究与新概念介入
13．3 高层次信息与低层次信息之间的差异和关系
13．4 高层次信息处理研究与神经回路
13．5 信息通路
13．6 微观与宏观的关系——M效应
13．7 M效应、自组织现象与突现
13．8 对M效应的进一步思考
13．9 高层次信息研究的切人点和研究方法．
13．10 绑定、联想和条件反射
13．11 决策与神经回路
13．12 记忆
13．13 对人工智能学习机制的质疑
13．14 形成性格的神经回路
13．15 关于"非器质性疾病"的看法
13．16 小结
参考文献

第14章 向脑学习，研制模拟机
14．1 数字机的计算精度及局限性
14．2 数字机和模拟机的区别
14．3 脑作为模拟机与现有模拟机的差别．
14．4 新的模拟机方向——数模混合机
参考文献
致谢
索引

好的，这是一份关于一本名为《理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究》的图书的详细简介，其中不包含该书的实际内容，而是侧重于描绘其可能涉及的研究领域、理论框架和潜在影响。 --- 图书简介：理论神经信息学初探：生物声呐及其他感觉系统信息处理机理研究 一、 核心主题与研究范畴 本书深入探讨了神经科学、信息论、计算建模和系统生物学交叉领域的前沿课题，旨在构建一个统一的理论框架，以理解生物体如何利用信息处理机制来感知、解释和响应复杂环境。全书围绕“信息编码、传输与解码”这一核心概念展开，重点聚焦于生物系统对外部物理信号的转换与利用，特别是声学、触觉等非视觉感官系统的精妙设计。 二、 信息编码的通用原则与系统特异性 在基础篇章中，作者首先阐述了信息论在神经生物学中的应用基础。这包括对神经元放电模式（如速率编码、时间编码、相位编码）的量化分析，以及如何使用互信息、信道容量等工具来评估神经回路的效率和鲁棒性。 本书强调，虽然信息处理存在普适的数学原理，但不同感觉系统为了适应特定生存压力，必然发展出高度专业化的编码策略。例如，蝙蝠在进行回声定位时，其声学前庭系统的编码复杂性与哺乳动物的体感皮层处理触觉信息的方式存在显著差异，但两者在信息压缩与特征提取上可能遵循相似的计算原则。本书将详细剖析这些差异背后的进化驱动力与物理约束。 三、 生物声呐系统：高级感知与决策的典范 本书将大量的篇幅用于剖析以生物声呐（如蝙蝠的回声定位、海洋哺乳动物的声纳系统）为代表的高级感知系统。声呐系统不仅仅是声音的接收器，更是一个集成了发射、接收、环境建模和实时运动控制的闭环系统。 深入研究将涵盖以下几个关键层面： 1. 信号生成与波束形成： 分析生物如何主动产生具有特定频率、带宽和脉冲结构的声音信号，并利用空间结构（如蝙蝠的耳朵和喉部肌肉）实现对声波束的主动整形，以最大化目标信息的回传。 2. 回声特征提取： 探讨神经系统如何从复杂的、多路径反射的回声中分离出目标物的距离、速度、大小、纹理等关键参数。这涉及到对多普勒频移和时间延迟的精密计算。 3. 自适应滤波器与噪声抑制： 生物声呐系统必须在极端的信噪比条件下工作。本书将考察神经回路如何充当自适应滤波器，抑制自身运动产生的噪音（如蝙蝠的听觉适应机制），并增强对微弱回声的敏感度。 4. 空间地图构建与跟踪： 研究神经元集群如何整合时间延迟和强度信息，构建三维环境的内在表征（Cognitive Map），并如何实时更新以支持快速的飞行轨迹修正或捕食行为。 四、 多模态整合与跨感觉系统的信息融合 除了对单一感官的深入分析外，本书还探讨了信息处理的跨模态性质。许多生物在执行复杂任务时，依赖于多种感觉信息的同步整合。 对于非声呐系统（如触觉、本体感觉），本书将理论模型应用于对机械输入的处理。例如，啮齿动物的胡须振动感知、昆虫的飞行器（Halters）稳定机制，以及人类的精细抓取。这些系统的共同点在于，它们将连续的物理变化迅速转化为离散的、可用于决策的神经信号。 本书将提出一个关于“信息显著性权重分配”的理论模型，用以解释在复杂环境中，神经系统如何动态地决定将信息处理的资源侧重于视觉、听觉还是触觉。 五、 理论模型、计算模拟与未来挑战 在理论建模方面，本书将引入先进的动态系统理论、图论方法和深度学习的初步概念，用于模拟神经信息流。这并非旨在复现特定物种的生物学细节，而是提炼出驱动高效信息处理的底层计算原理。 本书旨在回答的关键问题包括： 在生物进化压力下，信息冗余和信息损失的“最优平衡点”位于何处？ 哪些信息论度量最能准确预测神经元集群的实际计算功能？ 如何构建一个可以泛化到不同物理信号（声波、压力波、化学梯度）的统一神经信息处理架构？ 六、 潜在影响与读者对象 本书的理论构建不仅对基础神经科学家具有重要意义，也为工程学、人工智能领域提供了深刻的启发。理解生物系统如何以极低的功耗实现高效的实时环境建模，是发展下一代低功耗、高鲁棒性传感器网络和自主机器人的关键。 适合神经科学、生物物理学、信息论、计算建模、以及生物启发式人工智能研究的学者、研究生和资深工程师阅读。本书要求读者具备扎实的线性代数和基础信息论知识。 ---

评分☆☆☆☆☆

从出版质量来看，本书的排版和图表设计无疑是经过精心打磨的。那些用于阐释复杂网络结构和概率分布的插图，线条清晰，色彩运用得当，有效地辅助了文字的阐释工作。特别是一些示意图，往往能用最少的视觉元素，传达出最复杂的关系逻辑。这与一些图示粗糙、字体拥挤的学术书籍形成了鲜明对比。整体而言，这份出版物不仅仅是一部知识的载体，更像是一件制作精良的工具书。它将晦涩难懂的数学和神经科学概念，通过优雅的视觉语言进行了有效的转译，使得信息的获取效率大大提高，避免了阅读过程中因图表模糊而产生的挫败感，体现了出版方对知识传播质量的重视。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，硬壳烫金的字体在深邃的藏青色封面上显得低调而富有质感，仿佛预示着内部知识的深度与广博。我拿到书时，首先被这种沉稳的风格吸引，它不像市面上很多科普读物那样追求鲜艳的色彩或浮夸的排版，而是透露出一种老派的学术庄重感。内页的纸张选择也十分考究，触感温润，油墨清晰，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。可以说，这本书在视觉和触觉上都提供了顶级的阅读体验，让人在翻开扉页之前，就已经对即将展开的内容抱持着一份敬畏与期待。这对于一本探讨前沿理论的著作来说，无疑是一个极佳的开端，它成功地营造了一种沉浸式的学习氛围，让人愿意静下心来，去深入探索那些复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

在内容深度方面，这本书展现出一种罕见的平衡感，它既不流于表面泛泛而谈，也没有陷入过度技术化的泥潭。特别是对某一特定信息编码机制的探讨部分，作者通过引入多个竞争性的理论视角，清晰地对比了它们的优缺点和适用范围。这种辩证性的分析，而不是单方面的推销，体现了作者深厚的学术功底和客观公正的立场。它迫使读者必须思考“为什么是这个模型，而不是那个？”这远比直接接受一个既定结论要更有启发性。阅读过程中，我时常会停下来，在脑海中模拟那些信息流动的路径，试图用作者提供的工具去重构我日常观察到的某些自然现象，这种主动参与式的学习体验是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

我注意到作者在行文逻辑的处理上，展现出了一种高超的叙事技巧。他并没有急于将最艰深的数学模型或晦涩的公式堆砌出来，而是采取了一种层层递进、由浅入深的方式引导读者进入核心领域。初期的章节更像是搭建地基，用生动且贴近直觉的类比，将那些抽象的信息处理过程具象化，使我们这些非专业出身的读者也能大致把握住问题的核心所在。这种对认知负荷的精妙控制，是很多专业著作常常欠缺的。它不像某些教科书那样，一上来就用密集的术语轰炸，而是像一位耐心十足的导师，在你每一步理解到位后，才轻轻地将下一个更具挑战性的知识点抛过来，确保每位读者都能跟上他的思想步伐，而不是在某个技术术语的拐角处迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的引文和注释体系构建得异常严谨详实，这简直是研究人员的福音。我翻阅了几个关键章节的尾注部分，发现每一个重要的论点或数据来源，作者都标注得清清楚楚，并且引用了大量的跨学科文献，涉及的领域广度令人惊叹。这表明作者并非仅仅停留在某一既有框架内进行论述，而是进行了广泛的知识整合与交叉验证。对于我个人而言，这意味着这本书不仅仅是一个终点，更是一个强大的信息枢纽，每当我对某个特定概念产生更深入的兴趣时，那份详尽的参考文献列表总能立刻指引我去往更前沿的学术源头。这种对细节的执着，极大地提升了本书作为参考工具的价值，远超一般纯粹的理论概述。