1. 毕业设计（论文）主要内容：
神经网络的信息处理不仅是脑科学的重要研究领域，也是当前模式识别与人工智能研究的前沿。本课题将利用计算神经科学与统计物理的方法与理论，研究临界状态对于神经网络信息处理能力的影响。具体内容包括了解神经网络数学建模和数值仿真模拟的原理与技术，了解网络临界状态的物理内涵、功能意义及相关的神经科学实验结果。在此基础上，学习构造基于动力学或是稳恒态体系结构的神经网络模型。研究如何使得模型受控的运行于亚临界、临界与超临界状态，并系统化的研究不同状态对于网络信息处理能力的影响，探索将所获得的结果与现有机器学习方法结合，进行实际信息处理的可能途径。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1．查阅相关中外文文献不少于30篇。
2．撰写开题报告
3．熟悉神经网络数学建模和数值仿真模拟的原理与技术
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周广泛查阅文献，明确选题，撰写开题报告
第4-5周 修改完善开题报告，并完成英文文献翻译
第6-7周 设计内容涉及的相关知识和技能的深入学习
4. 主要参考文献
1. Yu S, Yang H, Shriki O, Plenz D. (2013) Universal organization of resting brain activity at the thermodynamic critical point. Frontiers in Systems Neuroscience 7:42.
2. Beggs, J. M., and Plenz, D. (2003).Neuronal avalanches in neocortical circuits. J. Neurosci. 23,11167–11177.
3. Binney, J. J., Dowrick, N. J., Fisher, A.J., and Newman M. E. J. (1992).The Theory of critical phenomena: an introduction to the renormalizationgroup. Oxford: Clarendon Press.
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