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1、大脑处理信息量化模型中的细节汇编谢勤（广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部510000）【中图分类号】R741【文献标识码】A【文章编号】1672-5085（2011）48-0078-03【摘要】文献［1-9］提岀了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用，并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。木文将汇总介绍量化模型中的一些细节，以期同行能更深入理解该模型。文章括三部分:第一部分作了一些更正；第二部分介绍了在观察的时间精度和空间精度更加精细的情况下，如何确定一个样木中阈值的值；第三部分介绍了大脑处
2、理信息过程中“索引效应”的木质。第四部分介绍理论建立和应用过程中的一些神经网络原理。【关键词】过程存储与重组模型时序控制微循环结构风险中枢祌经系统信息处理DetailsofQuantitativeModelofBrainInformationProcessingXIEQIN1,*1BureauofScience,TechnologyandInformationofGuangzhouMunicipality;IT&TDepartment,GAGOCGuangzhou,510000【Abstract】Literatures［1-9］su
3、ggestthatbloodcirculationplaystheroleofbasictimerwhenbrainprocessinginformation;andsuggestaquantitativemodelofbraininformationprocessing.Thisarticleintroducesdetailsofthequantitativemodel,including4parts.Part1givesacorrection;Part2introduces"howtodefineGatevalue"ingreaterd
4、etails;Part3introducestheessentialnatureof"indexingeffect"whenbrainprocessinginformation;Part4introducessomebasicneuralnetworkprinciplesof"theorizing".【Keywords】modelofprocessstoringandrecallingtimingcontrolmicrocirculationstructureriskminimizationCNSinformationprocessing1
5、一些更正在己发表文章［6］图13（见图1）需要更正，更正后见图2。其中，“阈值”沿用人工智能领域的定义，对疲神经生物学定义为：阈值电位-膜电位。图1已发表图[6]图2更正后图2关于一个训练样本中阈值数值的确定在观察的吋间精度和空间精度足够小的情况下，可看到在某一吋刻，由于各种原因，一个细胞各处的电位并不相同；在一个训练样本中，当各输入信号到达细胞后，由于空间距离等因素，对细胞各处的电位影响也不相同；由于各种原因，一个细胞各处的阈值电位也可能不同。因此，存在对于量化模型中的一个训练样本，存在该样本“阈值”如何确定的问题；即在观察的吋间精度和空
6、间精度更加精细的情况下，如何更精确定义“阈值”的问题。图3以细胞A为例说明了这一问题。图3存在一个样本中的“阈值的值”怎样确定的问题下面以细胞A为例说明怎样确定•一个训练样本中的阈值：第一步：确定观察点对细胞各点构造函数:g(t>=阈值电位(t)-膜电位⑴,以点I为例，构造函数gl(t)M'^值电位l(t)-膜电位l(t),取动作电位发生前gl(t)最小值gl(t)min,这样,在动作电位发生前，对于细胞中的各点1,11,111…可获得一个集合{gl(t)min,gll⑴min,glll(t)min…},则取得MIN[gl(t)min,gl
7、l(t)min,glll(t)min…]的点就是确定的观察点P。第二步：确定阈值对观察点P在取得MIN{gl(t)min,gll(t)min,glll⑴min…}吋的g(tl)的值进行处理.消除各路输入对“膜电位(tl)”值的实际贡献值；2.根据输入信号到达后对点P电位的影响和应奋的影响(如在不触发动作电位的情况下，实际贡献值和∑(Pi*Wi)的差异，Pi表示第i路输入，Wi表示第i路权值)调整“膜电位(tl>”的值；3.《大脑处理信息的样本量和网络规模问题》图6提到的“调整阈值波动的数值”的数学处理也会影响“膜电位（tl）”的值；
8、等。处理后的g（tl）就是该样本中的阈值数值。3“索引效应”的本质前面文章曾提到外界输入的信号经过“索引效应”激活特定的细胞群。索引效应的本质是：由于存储了一个具体信息（例如•一
