大脑量化模型 大脑处理信息量化模型和细节综合报告_谢_勤

1大脑量化模型大脑处理信息量化模型和细节综合报告_谢_勤论著大家健康年月第卷第期下旬刊大脑处理信息量化模型和细节综合报告谢勤（广州市科技和信息化局，第届亚运会组委会信息技术部广东广州）摘要文献提出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。文献汇总介绍量化模型中的细节。量化模型中，把有反馈回路的神经网络分解为一系列前向网络集合；把对有反馈回路网络的训练等效为对一系列前向网络集合的训练；信息存储的过程是2对一系列前向网络的训练过程；信息提取的过程是训练后的前向网络集合对一系列输入样本的处理过程。文献还结合结构风险最小化相关理论分析了血液循环的时序控制作用在大脑准确而高效处理信息方面的作用；分析了大脑能正使智力能够诞生的原因；分析了理论建立和应用过程的神经生理学原理、只能有相对真理的神经生理学原因。以上内容涉及多确而高效处理信息，的量化模型和一些细节以综合报告形式再次进行综合介绍，方面的量化细节和生理学机制细节，这里将已发表在文献以期对同行更好理解大脑整体运作机制有所帮助。本文是综合报告系列第一篇，包括两部分。第一部分共六点，对量化模型进行整体介绍。第二部分共五点，介绍关于大样本定义，信息存储、提取过程如何量化为训练样本对网络集合的训练、训练完成后的网络对外界输入信息进行处理相关的脑处理信息的网络分析，细节。关键词过程存储与重组模型；时序控制；脑电波；微循环；结构风险；中枢神经系统；信息处理；微环路；时间认知；智力起源；大脑量化模型【（）中图分类号】文献标识码】文章编号】3【前言提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作文献用，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。文献汇总介绍量化模型中的细节。这里将已发表在文献的量化模型和一些细节以综合报告形式再次进行综合介绍，以期对同行更好理解大脑整体运作机制有所帮助。文章是综合报告系列第一篇，包括两部分第一部分共六点，对量化模型进行整体介绍；第二部分共五点，介绍关于大脑处理信息的网络分析，样本定义，信息存储、提取过程如何量化为训练样本对网络集合的训练、训练完成后的网络对外界输入信息进行处理相关的细节。量化方案整体介绍本部分先再次从整体上介绍所建立的量化模型，使读者在阅读后面（包括本文第二部分，系列综合报告第二篇基于量化模型的对大脑高效，可靠处理信息实现机制的分析系列综合报告第三篇基于大脑处理信4）息量化模型的对若干认知问题的分析介绍的多方面量化细节和生理细节的时候，能更容易理解所讨论的各个细节在量化模型中和量化分析信息处理过程时的意义。以图图像为例，大脑存信息存储和提取的总体过程通过红色细胞的同步兴奋，改变中细胞之储图像的过程描述如下间的连接，增大红色细胞群同步兴奋的概率，同时增大红色细胞群兴奋时。由于某些原蓝色细胞群抑制的概率大脑提取图像的过程描述如下，因例如外界的刺激信号等使红色细胞群中的几个细胞兴奋程度和兴奋持续时间比大脑中其他大量细胞高和长，由于在存储的过程中，红色细胞同步兴奋的概率大，同时蓝色细胞抑制，因此出现红色细胞群兴奋程度高蓝色细胞群抑制程度高于大脑中其他大量细胞于大脑中其他大量细胞，的情况，并且这种情况持续一段时间，从而形成“回忆起图像”的心理现象。5对于分析过程中分解出来的每个前向网络，如下图中以细胞为输一个样本对应于各个输入的状态，各个细胞的兴奋状出细胞的前向网络，态。各个输入的状态实际上也是前级神经细胞的兴奋状态决定的，对整个神经网络，每个训练样本为“足够小时间段内各个神经细胞的兴奋状。态”由于传输延迟的存在，在运用数学工具进行分析的时候，实际输入每，重组后的样本”考察图中以细胞个前向网络模型的样本是图中样本“为输出单位的网络，以决定实际上是时细胞输出的样本为例，时点、细胞的兴奋状况，细点、时点、胞的兴奋状况，细胞的兴奋状况“组合时、。起来的样本”对于网络连接比较复杂的情况，例如细胞的输出有两条通路到达细胞的输入，一条是经过个时间单位的延迟到点，一条是经过个时间单位的延迟到点，在“重6组训练样本”的时候可以采用“只保留到点的通路，而用点当前的兴奋状况概括个时间单位前兴奋状况”的做法，这一做法不影响后面采用结构风险相关工具分析的过程。图介绍了信息提取过程的相信息提取过程的量化描述关概念和说明。以图中图像的提取为例，在大脑提取信息的时候，一经过图中描述的过程，形成系列扩维后的输入样本连续输入神经网络，红色细胞群兴奋程度高于大脑中其他大量细胞，蓝色细胞群抑制程度高并且这种情况持续一段时间，从而形成于大脑中其他大量细胞的情况，“回忆起图像”的心理现象。同样，由于传输延迟的存在，在运用数学工具进行分析的时候，实际。输入每个前向网络模型的样本是图中样本“重组后的样本”在量化模型分解出来的前神经细胞在网络模型中的角色7，一是某向网络模型集合中具体生物神经网络中的每个细胞有两种角色；。个前向网络的输出细胞一是前向网络的输入细胞对于输出细胞这一样本排列图中的每条竖线对应一个“已经经过处理，传输到达输出角色，细胞，经输出细胞加和后成为前向网络输出”的样本。对于输入细胞这一角色，样本排列图中每条竖线对应的样本经样本重组后成为输入各前向网络模型的样本。由于传输延迟的存在，在运用关于样本重组问题的由来数学工具进行分析的时候，实际输入每个前向网络模型的样本是“重组以，。后的样本”图说明了相关的概念和问题样本重组方案包括三个步骤，另一种样本重组方案介绍一、对网络进行阈值波动相关的扩维处理；二、对网络进行网络延迟三、根据扩维后的网络，结合训练样本排列图图，按各相关的扩维处理；通路具体传输延迟获得重组以后的样本。对网络进行网络延迟相关的扩维处理具体步骤一、从8输出细胞开始，后向逐层分析网络。二、对于每层细胞，分析各个细胞，如果发现细胞到已分析过的各层，包括当前层的某个细胞存在多条通路，并且各通路则只保留延迟时间差别小的通路，对其他各条通道各时间延迟差别较大，构造一个扩维子前向网络，以子前向网络输出代替被分析细胞的输出。）三、子网络构造方法是（复制被分析细胞作为子前向网络输出细胞；）（以各子前向网络的输出代替被分析细胞各路输出；对有直接输出）到被分析细胞的细胞，复制细胞和相应通路，连接到子网络的输出细胞；（）对有直接输出到上一步被复制细胞的细胞，复制细胞和相应通路，连图神经网络处理信息的机制示意提出的文献网络分析和信息存储过程的量化描述量化模型中，在观察时间精度和空间精度足够小，并且对网络所处生化环境状态进行足够精细分类的前提下，并由于采用扩维的数学处理（具体后，面叙述）可以把有反馈回路的神经网络分解为一系列前向网络集合；把对有反馈回路网络的训练近似看做对一系列前向网络的9训练。训练样本的概念和相关说明如图、由于传输延迟的存在，在运用数学工具进行实际输入每个前向网络模型的样本是图中样本“重组后的样分析的时候，。本”图、图以三个细胞组成的网络为例，说明了训练样本的相关。概念（，计时记分和成作者简介谢勤，男，华南理工大学硕士，中国神经科学学会会员，工程师，近年在亚组委信息技术部完成核心信息系统）其中计时记分系统投资一亿。主要研究方向计算机科学与工程，人工智能，神经生物学。绩处理系统项目实施管理方面的工作，年月第卷第期下旬刊大家健康论著图训练样本排列图训练样本的概念和相关说明10图信息提取过程的相关概念和说明图训练样本的概念和相关说明接到相应的上一步复制出来的细胞，并迭代执行本步骤，直到复制完相应的输入层细胞。图给出了图经扩维处理后的结果。文章提到的样本重组方案（即与、介绍的样本重组方案）本方案相比，不进行网络延迟相关的扩维处理，采用保留时间延迟差别不对其他各通路直接用各通路末端突触兴奋状况代替各扩维子大的通路，网络对应的样本分量的做法。这一方法不影响应用结构风险最小化相关理论进行分析的推导过程。样本定义，信息存储、提取过程如何量关于大脑处理信息的网络分析，化为训练样本对网络集合的训练、训练完成后的网络对外界输入信息进行处理的细节在观察的时间精关于一个训练样11本中阈值数值的确定可看到在某一时刻，由于各种原因，一个度和空间精度足够小的情况下，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；即在观察的时间精度图样本重组问题的由来和空间精度更加精细的情况下，如何更精确定义“阈值”的问题。图以细胞为例说明了这一问题。下面以细胞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（）阈值电位（），以点为对细胞各点构造函数膜电位（例，构造函数论著大家健康12的值。年月第卷第期下旬刊图图经网络延迟相关的扩维处理后的结果图考察动作电位和样本开始时间点的关系图存在一个样本中的“阈值的值”怎样确定的问题（）阈值电位（），取动作电位发生前（）最膜电位（），在动作电位发生前，对于细胞中的各点小值，这样，（），（），（），可获得一个集合则取得（）（）（）的点就是确定的观察点。，第二步确定阈值（），（），（）对观察点在取得时的（）”的值进行处理消除各路输入对“膜电位（值的实13际贡献值；根据输入信号到达后对点电位的影响和应有的影响（如在不触发动作）电位的情况下，实际贡献值和（的差异，表示第路输入，）”表示第路权值）调整“膜电位（的值；大脑处理信息的样本量和网络规模问题图提到的“调整阈值波动的数值”的数学处理也会影响“膜）”（）的值；等。处理后的就是该样本中的阈值数值。电位（在前面文章图关于样本中是否有动作电位的判定问题中提到”标记表示某一时间单位内有动作电位产生，动作电位可能发”，如图中的红线处）这里讨论在这种情况下生在两个样本交界的地方（如图中两条红线之间的样本）中是否包括某一动作怎样判定一个样本（电位的问题。图考察动作电位和样本结束时间点的关系14一个细胞各路输出不同”场景的建模方法图对“以一个细胞、一个细胞多路输出两路输出不同为例介绍了量化模型中对“场景的建模方法。在一些情况下，由于某些原因，不同”处发生的动作电位不能传到输出，出现输出为，输出为的情况。尽管正常情况下这种场景可能是小概率事件，但作为量化模型，这里说明即使出现这种（情况，结构风险最小化相关理论仍然适用。本节在讨论“处发生的的时候，是指“动作电位能否传递到输出通路或者通路”处发生的动。对于细胞的作电位能否传递到输出通路或者输出通路的开始端”在动作电位从输出通路或者输出通路的开始端经过输入细胞角色，传播，到达输出通路或者输出通路的末端的过程中，如果由于某些动作电位不能到达末端，网络建模时可采用“调整接受输出或者原因，）的建模方法。输出作为输入的细胞在相应样本中波动阈值的值”15图动作电位可能发生在两个样本交界的地方可以采用如下的判定方法（）按图描述方法考察动作电位和样本开始时间点的关系。（）按图描述方法考察动作电位和样本结束时间点的关系。（）在和中如果出现“样本不包括该动作电位”的条件成立，则判定样本不包括该动作电位如果和中都可以得到“样本可能包括该动”，。作电位的结论则判定样本包括该动作电位（，在和中值的约定会影响量化时阈值），图一个细胞多路输出不同”场景的建模方法对“这种场景的建模方法是（）对于细胞的“输出细胞角色”以点为观察点建立前向网络量化）。模型（具体详细描述见文献年月第卷第期下旬刊大家健康16论著（）对于细胞的“输入细胞角色”在进行样本重组的时候，结合扩维，对不同的输出通路分别进行样本重组，分别以假定的处理方法，（为如果发生动作电位，可以传播到输出的点集合中按文献介绍方法选定的观察点）为观察点量化为不同的样本。具体的扩维处理方法是在图中细胞对应两个细胞，一个只包含输出通路，前向网络建模的时候，另一个只包含输出通路；两个细胞有各自的阈值输入；两个细胞都有输入。有多条通路输出不同的处理方法类推，由于输出通路的突触输出通路的条数有限，扩维后的维数有限。有限，所描述的）（在考虑了“一个细胞各路输出”不同的场景后，文献确定观察点的规则需要进行改进对如果达到阈值后动作电位能传导到所描述的规则确定观察点，对达到阈值后相应输出的点集合应用文献。动作电位不能传导到相应输出的点集合17不考虑第二部分（文献中对一些说明已再次进行介绍）“一个细胞各路输出不同”场景建模方法介绍的第一点“对于细胞的输出，以点为观察点建立前向网络量化模型”意思是“对于前面细胞角色所叙述的场景，在建立量化模型过程中，采用选取点为观察点的建模方；对“一个细胞各路输出不同”建模方法介绍第三点是对细胞的“输入法”而言。细胞角色”（人工智能领域中“负值连接”或“抑制两个概念的区别）（）性连接”和神经生物学中的“突触长时程抑制”或“突触是不同”（）的概念。“负值连接”或“抑制性连接”涉及“一个细胞的兴奋导致另外“（）的问题；突触的长时程抑制”或“突触涉及“细胞一个细胞抑制”间的连接出现负修改”的问题。参考文献王乙容大脑处理信息的过程存储与重组模型现代生物谢勤，18（）医学进展，血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用现代生谢勤（）物医学进展，过程存储与重组模型谢勤一种关于脑电波起源和含义的观点中国神经科学学会第谢勤北京科学出版社，七次全国学术会议论文集血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理中谢勤（上接第页）对其进行甄别和判断，这也是判断同时性宫体和卵巢癌症的一种新的临床病理诊断标准和途径。在临床鉴别同时性子宫内膜和卵巢癌与子宫内膜癌卵巢转移北京科学出版社，国神经科学学会第八次全国学术会议论文集血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用整理中谢勤（）外健康文摘，19大脑处理信息的样本量和网络规模问题中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的另一种样本重组方案中外健谢勤（）康文摘，大脑处理信息的样本量和网络规模问题中国神经科学学谢勤，会第九次全国学术会议论文集北京科学出版社大脑处理信息量化模型中的细节汇编中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编二中外健康文摘，谢勤（），谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编三中外健康文摘，（），谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编四中外健康文摘，（），20谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编五中外健康文摘，（），谢勤大脑处理信息量化模型中的细节汇编六中外健康文摘，（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编七中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编八中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编九中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编十中外健康文摘，谢勤（），大脑处理信息量化模型中的细节汇编十一中外健康文谢勤（）摘，肿瘤对肌层的浸润程度较深，且多半为子宫肌层21浸润中，盆腔内扩散和子宫深肌层的浸润。其治疗方法根据子宫内膜癌的原则进行手术治在治疗中，疗，外加化疗以及放疗的辅助治疗。患者的预后情况较好，但比同时性子宫内膜和卵巢癌患者的预后情况差，并且术后年内的无瘤生存率达。到子宫内膜癌卵巢转移目临床治疗同时性子宫内膜和卵巢癌、，、前在同时性子宫内膜和卵巢癌的临床诊治中尚没有一个标准的统一的治疗方案，大多是根据患者的实际病情采取相应的治疗措施，但对它的治疗同对子宫内膜癌卵巢转移患者的治疗在方法上有着原则性的区别。在本次研究中，双癌组（采用的是卵巢癌手术治疗疗程化疗；而组）转移组（采用的是子宫内膜癌手术治疗化疗、放疗交替的方案进组）双癌组的术后治疗效果和预后情况明显要高于转移行治疗。经过对比，）组，比较存在统计学意义（檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪22檪檪对同时性子宫内膜和卵巢癌以及子宫内膜癌卵巢转移患者的临床诊断过程中，对子宫内膜癌进行诊断时通常是在进行诊刮之后通过其病理进行确。定的在进行手术时，医疗人员必须首先对患者的腹腔情况进行探查和分，子宫肌层浸润深度以及盆腔播散程度等析并对切下的部分进行卵巢大小、，方面的观察测量然后将其子宫和卵巢一同送往实验室进行病理处理。若患者子宫内膜和卵巢两个部位的病理类型不同，则较容易对其双原发癌症并按照卵巢癌的治疗方面进行分期手术治疗，其中包括对盆腔淋进行确诊，巴结、转移病灶、阑尾和大网膜部位的切除手术。若患者子宫内膜和卵巢两个部位的病理类型相同时，则必须根据患者卵巢的大小、子宫内膜癌灶对肌层浸润的程度等方面对子宫内膜癌是否存在卵巢转移情况进行判断。经过本次试验研究比较