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引论1

第一篇 固定结构的神经系统的理论模型7

第一章　神经元的形态、生理特性及其数学描述9

第一节　神经细胞的形态、生理特性9

第二节　McCulloch Pitts（MP）模型12

第三节　Caianiello模型16

第四节 现代常用的模型18

第五节 H-H方程及广义H-H方程20

第六节 R-H模型及各种模型的比较23

第二章　感受器的特性及数学描述26

第一节 动物的感觉26

第二节 感受器的稳态特性28

第三节 感受器的时间特性以及人的时间感33

第三章　侧抑制神经网络42

第一节　侧抑制现象的电生理学研究42

第二节 侧抑制现象的心理学研究53

第三节　侧抑制网络的理论研究和计算机模型60

第四节 侧抑制网络的意义64

第四章　竞争协作网络和神经场方程68

第一节 问题提出68

第二节 离散模型中的竞争过程70

第三节 一维连续场中的竞争协作模型73

第四节　全模型与分层模型78

第五节 形成立体视觉的一种理论描述79

第六节　神经场方程的当前工作82

第五章　神经网络中的回响与细胞自动机84

第一节 问题提出及若干实例84

第二节 回响的数学模型及理论研究结果86

第三节　计算机模拟结果及其他模拟结果89

第四节 细胞自动机95

第六章　视觉信息加工102

第一节　视觉系统的解剖和生理102

第二节 感受野的性质105

第三节 感受野的早期模型132

第四节 感受野的Gabor函数模型145

第五节 感受野Gabor模型的意义164

第六节 感受野Gabor模型的应用179

第七节 一些视觉功能的数学描述204

第八节　视觉与行为226

第九节　视觉计算理论和正则化理论237

第十节　视觉仿生263

第七章　节律性活动的产生和调控275

第一节 一般性考虑和数学分析275

第二节 节律性活动的典型实例280

第三节 动物的步态及数学描述285

第二篇　学习和记忆的理论模型293

第一节 学习和记忆的定义、意义及简史295

第八章　学习和记忆的生理学及心理学研究295

第二节 功能定位298

第三节 学习和记忆的分类及有关脑结构300

第四节 学习和记忆的细胞和分子基础307

第五节 突触修正理论312

第九章　关于学习和记忆的早期模型313

第一节　Caianiello的记忆方程313

第二节 中野馨的联想机314

第三节 全息记忆模型318

第四节 Kohonen的联想记忆及D.Marr关于新皮质、小脑和海马的理论模型323

第一节　Hebb学习律的一般数学描述和分类328

第十章　基于Hebb学习律的数学模型328

第二节 无监督学习330

第三节 有监督的学习334

第四节 学习算法小结337

第五节 脉冲时间依赖的突触可塑性及数学描述338

第十一章　平行分布式理论框架和Hopfield神经网络理论341

第一节 平行分布式理论框架的生理和心理基础341

第二节 平行分布式理论框架的内容343

第三节 PDP框架下的一些具体算法348

第四节 内部表象问题356

第五节 PDP理论的成功范例359

第六节 Hopfield的神经网络计算机368

第三篇　脑理论和模型中的热点和重点问题377

第十二章　神经动力学和脑的混沌理论379

第一节 引言379

第二节 神经脉冲序列的非线性动力学分析381

第三节 嗅觉感知的神经动力学384

第四节 脑电的复杂性分析400

第十三章　神经信息的编码和表象416

第一节　神经编码的种种假说416

第二节 信息论上的考虑和数学处理426

第三节 电生理研究中发现的40Hz同步振荡432

第四节 时空动态编码436

第一节 皮质功能柱的定义和结构443

第十四章　皮质功能柱的结构和功能443

第二节 功能柱的理论模型448

第三节 功能柱的意义和作用458

第十五章　意识问题461

第一节 意识问题的再提出461

第二节 意识研究中的一些基本理论问题463

第三节 意识研究的理论框架473

第四节 意识的测定481

第五节 意识的量子理论488

第六节 视觉是研究意识问题的突破口499

中日文参考文献（按拼音排序）508

英文参考文献514