多感觉交互作用的神经网络模型研究

发布时间：2021-02-12 06:35

　　生物体的多感觉整合功能是指神经系统将多种感觉通道（视、听、触觉等）接收到的信息整合起来,各感觉通道之间互相影响,最终形成对于事物的认知。这种整合机制有利于从纷繁复杂、充满噪声的环境中提取到微弱的信号。随机共振是非线性系统中的一种常见现象,与传统认为的噪声淹没信号的观点不同,发生随机共振的系统中,特定强度的噪声可以增强系统的性能,比如增加信噪比,所以噪声并不总是有害的,掌握它的规则,可以利用它为我们带来益处。多感觉整合和随机共振从某种意义上说都是对信息的整合,两者既可以独立发挥作用,又可以有综合效应。实际情况下,神经系统的多感觉整合中会有随机共振过程,本文的目的是研究普通多感觉整合以及有噪声情况下多感觉整合时,神经系统的响应。采用建模和实验的方法分别研究,发现实验和模型仿真结果较好地符合。首先采用神经网络模型模拟多感觉整合,可以很好地仿真出多感觉整合中的多感觉增强、反转规则和空间规则。并将其扩展为噪声背景下的多感觉整合模型。然后设计事件相关去同步化实验,验证高斯白噪声是否可以加强自主运动是脑电波（μ和β波）的抑制,给予被试听觉噪声刺激,同时要求被试完成手部自主运动,发现某一强度的噪声可以... 

【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 多感觉整合的规则
        1.2.1 空间规则
        1.2.2 时间规则
        1.2.3 反转规则
    1.3 多感觉整合引起的错觉
        1.3.1 McGerk效应
        1.3.2 腹语效应
        1.3.3 双闪光错觉
        1.3.4 橡胶手错觉
    1.4 多感觉整合的神经机制
        1.4.1 皮层下区域
        1.4.2 皮层区域
        1.4.3 皮层——皮下层区域的交互
    1.5 神经系统中的随机共振
        1.5.1 随机共振理论的提出
        1.5.2 生物系统中的随机共振现象
    1.6 论文的主要内容
第2章 多感觉整合的统计模型
    2.1 多感觉整合的统计模型
    2.2 贝叶斯决策模型
    2.3 本章小结
第3章 多感觉整合的神经元网络模型
    3.1 引言
    3.2 神经网络模型的框架
    3.3 神经网络模型
        3.3.1 外部刺激
        3.3.2 区域内神经元的刺激
        3.3.3 上丘反馈
        3.3.4 神经元活动强度
        3.3.5 上丘神经元的输入和活动
        3.3.6 仿真结果
    3.4 本章小结
第4章 多感觉整合模型的随机共振现象
    4.1 多感觉整合中的随机共振现象
    4.2 白噪声参与下的多感觉整合模型
    4.3 本章小结
第5章 听觉噪声加强事件相关去同步化的实验研究
    5.1 脑电去同步化原理
    5.2 实验设备和实验设计
    5.3 数据处理
    5.4 实验结果
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
作者在硕士期间所取得的科研成果
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]跨模态随机共振现象——一种特殊形式的多感觉整合[J]. 刘杰,艾磊,娄可伟,刘军.  生物医学工程学杂志. 2010(04)

博士论文
[1]多感觉整合脑机制研究[D]. 刘强.西南大学 2010

硕士论文
[1]随机共振现象应用于手部精细动作的实验研究[D]. 艾磊.浙江大学 2010



本文编号：3030408