【摘 要】
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运用非线性动力学理论,分析大脑信息处理运动的过程。由混沌动力学吸引子关联维数的物理意义出发,论证了关联维数值与神经元群电发放之间的关系。采用连续加算作业法,同步采
【基金项目】
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教育部博士学科点专项科研基金资助项目(20010007016)
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运用非线性动力学理论,分析大脑信息处理运动的过程。由混沌动力学吸引子关联维数的物理意义出发,论证了关联维数值与神经元群电发放之间的关系。采用连续加算作业法,同步采集EEG信号,应用分形论中的G-P算法,获取EEG信号的关联维数。实验结果表明:连续加算作业法的下半时EEG信号的关联维数明显小于上半时EEG信号的关联维数。因此,基于G-P算法的关联维数可以作为脑学习机能的评价指数。
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