高等神经网络模型生物神经元中的非线性动力学和随机特性

本书为表现出非线性随机动力学特点的神经结构提供一个完整的研究概况，引入高等的神经网络模型来阐述神经动力学；并概述利用电路进行神经动力学的模拟方面的主要发现，以及运用动力系统的理论考察它们的稳定性。

全书分为13章：1.用电路模拟生物神经元；2..分析生物神经元动力学的系统理论；3.生物系统模型中的分岔和极限环；4.生物神经元中的振荡动力学；5.昼夜神经元和蛋白质合成控制的同步；6.神经信号传输中的波动力学；7.生物神经元动力学的随机模型； 8.使用李雅普诺夫方法分析随机神经振荡器的同步；9.利用微分平坦理论分析混沌神经元和随机神经元的同步；10.具有随机权重的联想记忆的吸引子；11.具有随机权重的神经模型的谱分析；12.；基于量子谐振子的本征态的神经网络；13.在分子尺度上系统和过程的量子控制及操纵。书的最后附有225篇参考文献。

本书适合神经网络和动态系统理论相关的研究人员、工程师、教师和研究生阅读和参考。

吴永礼，研究员

（中国科学院力学研究所）

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