一、中国迈入“脑科学时代”（论文文献综述）
韩美琳[1]（2021）在《高质量发展背景下中国经济产业结构转型升级研究 ——基于马克思主义政治经济学视角》文中研究表明“产业结构转型升级”,这是我国备受关注、持续多年、任重道远的经济话题。近些年,关于“产业转型升级”和“产业结构调整”的文章虽然很多,大多都是从产业经济学视角,应用西方经济学理论,阐释产业结构演进的过程和规律。也有部分学者应用马克思的社会资本再生产和列宁的生产资料生产优先增长理论,解析产业结构变迁,但从政治经济学视角对其进行全面而系统分析并不多见。本文则以“高质量发展背景下中国经济产业结构转型升级”为题,运用马克思主义政治经济学的相关原理进行系统研究,不仅有助于加深对“高质量发展”,以及“产业结构转型升级”等相关概念的认识和理解,更是对研究“产业结构转型升级”理论的应用和补充。我国“产业结构转型升级”这一话题,是2008年世界金融危机爆发之后引出的。此前的通常提法都是“产业结构的合理化、高度化”或“产业结构调整”。几种不同的提法虽然在含义上彼此相似,但“产业结构转型升级”被提上日程却意味着结构性矛盾已经相当突出,解决问题的期盼也十分紧迫。世界金融危机对我国的冲击使中国经济的短板暴露无遗。资源的掠夺式开发、生态环境的严重破坏、大量的过剩产能,说明转变经济发展方式迫在眉睫。因此,中共十九大报告在党的十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念基础上,又提出了“高质量发展”的新要求。目前,我国的经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。推动经济“高质量发展”是当前和今后确定发展思路、制定经济政策、实施宏观调控的根本要求。实现“高质量发展”:一要经济增长稳定、区域城乡发展均衡、以创新为动力、人与自然和谐、发展成果惠及全体人民;二要产业布局优化、结构合理,不断实现转型升级,并显着提升产业发展的效益;三要具有一流竞争力、质量的可靠性与品牌影响力,以及先进的管理理念与方法。“高质量发展”与“产业结构转型升级”的关系是统一的。一方面,“产业结构转型升级”为“高质量发展”提供动力,是“高质量发展”过程中必不可少的至关重要一环,能够加速“高质量发展”进程;另一方面,“高质量发展”对“产业结构的转型升级”具有促进作用,“高质量发展”势必会倒逼产业结构进行转换。“推动经济高质量发展,要把重点放在产业结构转型升级上,把实体经济做强做优”。（1）可见,“产业结构的转型升级”是经济工作的牛鼻子,是实现“高质量发展”的关键。马克思主义政治经济学的相关原理是理解和指导我国“产业结构转型升级”的理论依据。马克思的社会资本再生产理论阐释的社会生产两大部类之间、部类内部不同生产部门（行业）之间,必须保持相互协调的比例关系。这种相互协调的比例关系一旦遭到破坏,产业结构就会出现失衡,供需关系扭曲,我国经济出现的大量过剩产能,就是违背社会资本再生产原理的结果。马克思资本有机构成学说,是诠释“产业结构转型升级”的钥匙。科技进步条件下,资本积累不断追加,必然导致资本有机构成呈现不断提高的趋势。资本有机构成提高过程,就是“产业结构转型升级”过程。资本有机构成提高总是以技术的进步、创新为前提;资本有机构成的提高,意味着产业资本的配置方式必然会由原来的劳动密集型,逐步向更高层次的资本密集型和技术密集型转变,这既是资本构成向高度化演变的必然趋势,也是产业结构转型升级的一个固有特征。马克思的产业竞争理论,阐释了竞争机制是市场经济运行的基本机制,对资源的优化配置起决定性作用。竞争结果优胜劣汰,不仅不是资源的浪费,而是资源优化配置的实现途径。产业竞争理论启示我们,转变政府职能必须正确处理政府与市场的关系。处理好政府与市场的关系,是有效发挥市场在资源配置中起决定性作用的关键。“着力解决市场体系不完善、政府干预过多和监管不到位问题”,（2）是推动产业结构转型升级实现经济高质量发展的决定性条件。习近平总书记的“供给侧结构性改革”原理和“高质量发展”学说,为推动我国“产业结构转型升级”提供了实现途径和原则。推进供给侧结构性改革,是在全面分析国内经济阶段性特征的基础上调整经济结构、转变经济发展方式的治本良方;是培育增长新动力、形成先发新优势、实现创新引领发展的必然要求;是当前和今后一个时期经济发展和经济工作的主线。“高质量发展”是统领“产业结构转型升级”的目标和原则。必须坚持质量第一、效益优先,促进“产业结构转型升级”实现质的飞跃。纵观我国产业结构演进历程,经过几个阶段的调整、优化,转型升级取得了一定成效,但对应“高质量发展”要求而言任重道远。现存的结构性问题是:比例关系失调,结构层次不高;供需结构扭曲,产销矛盾突出;技术含量较低,创新能力不强;产品附加值偏低,资源能源消耗过高;受区域屏障制约,产业联动效应太小。究其问题成因可从七个方面概括:一是经济发展政策存在导向偏误;二是国际市场需求萎缩;三是产业结构转型升级的制度环境不佳;四是企业获利能力偏低,生产方式过于粗放;五是经济运行机制和管理体制尚不健全;六是要素价格上涨,比较优势丧失;七是新发展理念贯彻落实上不够到位。存在的问题成因说明,以往片面追求经济增长速度、只注重数量不注重质量、忽视效率和效益的发展方式和理念,有悖于马克思主义协调发展、创新发展、绿色发展、高质量发展的原理和要求。因此,痛定思痛,认真总结历史经验和教训,才能提出解决问题的思路和对策。他山之石可以攻玉。为开阔视野,本文在借鉴美、日、德产业结构转型升级经验基础上,针对我国“产业结构转型升级”存在的问题及成因,遵循“高质量发展”的要求和理念,从五个方面提出解决问题的途径和办法。一是从宏观制度层面营造有利于“产业结构转型升级”的良好环境;二是从中观产业技术层面强调加快推进产业结构的调整和优化;三是从微观企业层面呼吁提升自主创新和科技研发能力;四是从企业运营机制角度要求转变经营管理模式;五是从市场供给端发力,强调加快推进供给侧结构性改革。本文认为,决定和影响产业结构如何变迁的因素是多方面的,因而思考“产业结构转型升级”的对策也是综合性的。它不仅涉及到政府、企业、个人不同的市场主体,而且还涉及到社会的政治、经济和文化。推动“产业结构转型升级”不仅能够收获提高产业竞争力的积极效应,而且还要承受企业破产员工下岗的负面效应。因此,我们必须要求深化财税、金融、教育、医疗、社会保障等各项制度改革配套跟进,为推动“产业结构转型升级”扫清障碍。总之,只要我们坚定改革信心,把推动经济“高质量发展”作为当前和今后一个时期经济发展和经济工作的主线,“产业结构转型升级”将会迈出更快步伐。
耿逸飞[2]（2021）在《运动想象脑电信号的去噪和分类算法研究及其采集系统设计》文中进行了进一步梳理21世纪被科学界认为是生物科学与脑科学的时代,在全球性脑研究计划的推动下,我国提出了“脑科学与类脑研究”的战略部署。其中,运动想象在脑机接口领域备受关注与研究,其在医工结合、智能控制等领域有着重要的发展价值。由于脑电信号属于微伏级的生物电信号,易受环境干扰,这就导致从中提取出有效信息十分困难。目前,很多算法成功应用于脑电信号的去噪与分类识别,如利用小波变换或独立成分分析等算法去除噪声;利用经验模态分解或共空间模式等算法提取脑电特征。但是,这些传统方法都存在着去噪效果不理想、识别准确率较低的问题,为此,本文以运动想象脑电信号为研究对象,围绕脑电信号去噪效果不理想,分类识别准确率低以及采集系统成本高等问题,开展对脑电信号去噪与分类算法的研究以及信号采集系统的设计,以提高脑电信号采集系统的去噪与分类识别能力。论文主要工作如下:（1）脑电信号去噪算法研究针对传统脑电去噪方法易将信号中高频部分所含的有用信息作为噪声滤除导致降噪后的脑电信号失真的问题,提出了一种基于余弦相似的互补总体经验模态分解（CEEMD）脑电信号去噪方法。首先通过CEEMD方法把脑电信号分解成尺度不同的多个本征模态函数（IMF）,用余弦相似法计算各个IMF与原始信号的相似度,选择相似度曲线中第一个极小值后的IMF分量作为信号主导模态和噪声主导模态的分界点;然后用小波包变换对噪声主导模态提取有用信息;最后与其余的IMF重构得到降噪信号。实验结果表明,本文算法能够有效保留高频模态中的有用信息,且在不同噪声强度下的去噪性能均优于传统算法。（2）脑电信号分类算法研究论文提出两种有效的脑电信号分类算法。a)针对脑电信号采用单一特征识别存在自适应性差,识别率低等问题,提出了一种基于双树复小波（DTCWT）的多特征融合的脑电特征提取方法。首先,通过DTCWT变换提取最佳时频段,然后对所提取的信号频段进行希尔伯特变换与Lempel-Ziv复杂度计算,从而得到时频域-非线性特征,最后采用线性判别分析（LDA）进行分类,实验结果表明,该方法能够对脑电信号有效地进行分类,准确率明显提高,最高可达89.84%。b)针对机器学习手动提取特征无法完全获取有效信息导致识别率较低的问题,利用深度学习能够自动提取特征的能力,提出了一种基于卷积神经网络的多网络结构融合的分类识别方法。通过设计不同数量的卷积-池化块,构成3个不同深度的卷积网络结构,并将这3个卷积网络结构并行融合组成特征提取器,最后连接分类器组成多网络结构融合网络模型。实验表明,该方法能够对脑电信号有效地进行分类,识别准确率达93.3%。（3）脑电信号采集系统的设计与实现设计了一款基于ADS1299的脑电信号采集系统,采用ADS1299模拟前端实现脑电信号的放大与模数转换,通过SPI通讯将数据传送到STM32主控芯片,然后STM32通过蓝牙将数据传送至上位机从而实时显示脑电信号并保存数据以待二次开发。最后对该系统进行了功能测试,测试结果表明,该系统达到了设计要求,能够采集脑电数据并进行实时显示。综上所述,本文完成了一种基于ADS1299的便携式无线脑电采集系统的设计,并重点研究了脑电信号的去噪与分类算法。系统样机已在课题实验室进行测试,功耗、无线传输距离等重要指标基本达到预期设计要求,对BCI应用研究具有一定的参考价值。
徐淳瑶[3]（2020）在《基于稀疏表示的运动想象脑电信号分类研究》文中研究表明运动想象（Motor Imagery,MI）是近年来脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）研究领域中备受关注的热点之一。目前,针对运动想象脑电信号分类识别具有高稳定性和高准确性的要求。本文将以运动想象脑电信号为研究对象,以有效提高左右手运动想象分类准确率为研究目标,结合稀疏表示（Sparse Representation,SR）方法针对多域多通道的脑电信号特征提取进行融合,随后根据受试者脑电信号的个体差异,通过对不同时段进行加权并使用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）分类的方法,实现了左右手运动想象EEG信号的分类。论文主要工作如下:（1）针对脑电信号特征是多域的特点,并且其特征在各个单域上的信息是单一的,提出一种基于稀疏表示的运动想象脑电信号多域特征提取算法。该方法使用稀疏表示方法将多域特征进行融合,并消除特征间冗余,通过2008年脑机接口竞赛数据上的验证说明该方法能够很好的提取运动想象脑电信号特征。（2）针对脑电信号的多通道特点,结合联合稀疏模型（Joint sparse model,JSM）提出一种多通道特征融合方法。该方法能够在融合多通道能量特征的同时考虑其空间位置信息,随后通过时间加权LDA分类方法进行左右手运动想象脑电信号的分类识别。通过2008年脑机接口竞赛数据上的验证说明该方法能够有效提升多通道运动想象脑电信号的识别效果。（3）根据文中所提的理论研究方法,利用Neuracle设备对运动想象脑电信号进行采集和离线分析,经离线数据的验证,证明了所提理论方法的正确性和可行性。
辜权[4]（2020）在《联合CEEMD递归图和CNN的运动想象脑电信号识别》文中提出脑-机接口（BCI）系统通过研究人脑所发出的电流信号在大脑皮层的运作方式,让大脑可以不通过外围神经系统运作直接实现与外部环境之间的交互,这个技术实现的关键点就是对于大脑产生的各种脑电信号进行合理的处理以及利用算法进行有效的识别和分类。为了提高对脑电信号的识别率,本文提出了一种基于经验模态分解（CEEMD）递归图和卷积神经网络的两级特征提取方法,在CEEMD分解的基础上,构造运动想象脑电信号的多尺度递归图作为脑电识别的一级特征,然后将重构后的CEEMD多尺度递归图作为卷积神经网络的输入,对其进行第2级的特征提取和分类。具体过程为,首先利用完备总体经验模态分解CEEMD将运动想象脑电信号分解为不同尺度的固有模态函数并构造各个固有模态分量的递归图,得到第1级特征;然后,将多尺度递归图视为左右手EEG信号的图像特征,利用卷积神经网络处理图像的优势,从第1级特征中提取到能够更好地表述运动想象脑电信号的特征;在BCI竞赛Ⅳ中的Data-sets 2a数据集上进行实验,最后利用测试数据对两级特征提取的方法进行分类识别率的验证,实验表明,本文提出的结合多尺度递归图和卷积网络的两级特征提取方法对两类运动想象脑电信号的平均识别率为0.6325,比BCI竞赛Ⅳ中第一名的平均识别率提高了约10.77%,说明本文提出的方法能够对两类运动想象脑电信号进行更加有效的分类识别。
王煜文[5]（2019）在《基于运动想象脑机接口的算法研究》文中进行了进一步梳理脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）是一种不依赖大脑外周神经与肌肉组织的正常输出通路而能够实现大脑和外界进行信息交互的通信控制系统。近年来,BCI在各个领域的应用逐渐增加,随之而来的是对BCI系统的准确性和稳定性的更高要求。本文在充分了解国内外研究现状的基础上,系统研究了基于脑电（Electroencephalogram,EEG）信号的左右手运动想象BCI从离线分析到在线应用的问题。本文以如何有效提高左右手运动想象分类正确率为研究目标,运用自适应无参经验小波变换（Adaptive Parameterless Empirical Wavelet Transform,APEWT）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）进行脑电信号的特征提取;随后根据受试者脑电信号特征在不同时段和频段上可分性的差异,对不同时段和频段的特征通过加权集成分类的方法,实现了左右手运动想象脑电信号的分类。论文主要工作如下:（1）对脑电信号产生机理进行分析,针对脑电信号非线性和非平稳性等特点,结合APEWT在脑电信号提取上的优势和集成分类方法,提出一种基于APEWT和选择集成分类的运动想象脑电信号分类方法。（2）针对不同受试者对不同特征敏感度不同的特点,利用CNN能够进行自动特征提取的优势,并以不同特征作为CNN的输入,最后通过集成分类的方法实现左右手运动想象的分类识别。（3）设计了在线运动想象BCI分类识别系统,实现了对非运动想象状态（空闲状态）的识别,解决了该类BCI连续工作的问题。实验结果证明,受试者在该在线平台上经过短时间的训练后,可以自如的在不同状态之间进行切换,并且具有较高的识别精度。
郭晓梅[6]（2018）在《基于左右手运动想象脑电特征提取与识别研究》文中认为基于脑电（EEG,Electroencephalogram）的脑-机接口（BCI,Brain-computer interface）作为一门新兴多学科交叉性技术,以一股势如破竹之势成功与脑科学研究、神经医学以及人工智能等众多强大领域接轨。其中对于运动想象（MI,Motor-Imagery）脑电信号的探索始终是BCI这一快速发展领域的重点钻研目标。鉴于有些残疾人虽然有着脊髓或部分神经遭损坏的情况,但是还保留着完整的中枢神经系统,这样就能够考虑借助BCI系统凭着自我运动想象思维达到与外部环境直接沟通的目的。于是该技术对脑电的研究具有重要的实际意义和社会价值,对MI EEG信号的推敲更为大势所趋。BCI运动想象研究中,EEG信号的非线性非平稳、易受干扰的本质一直是分析和处理信号所要考虑的因素。本文从克服低信噪比和刻画并保留非线性特征的角度出发,对MI EEG信号的研究分别进行了两方面的改进与优化。本课题具体研究内容如下:（1）为了提高对非平稳非线性信号的去噪能力,初次将EEMD阈值法与平移不变算法（TI,Translation Invariant）相融合,提出一种TI-EEMD自适应阈值的EEG预处理方法。EEMD阈值去噪克服了小波阈值去噪对小波基选择性的不足,平移不变算法的有效结合进一步解决了阈值函数处理完成后会出现的伪Gibbs现象。通过将所提方法与其他算法应用在对仿真信号的去噪实验,并引入信噪比、均方根误差、皮尔逊相关系数及最大峰值误差四种消噪效果量化指标,有效证实了改进方法的可行性;最后着重将新理论应用于BCI 2003 MI EEG的处理当中,再次论证了核心理论的适用性和实用价值。（2）鉴于运动想象脑电信号的ERS/ERD现象以及EEG典型的非线性、非平稳特征,从能量和复杂性两方面出发,提出一种基于频带能量和排序熵（BE-PeEn,Band Energy-Permutation Entropy）的特征提取方法。首先预先分析了想象左右手运动时,提取到的排序熵特征在揭示ERD/ERS现象方面的有效性和可行性;接着将已经过改进算法去噪后的BCI 2003 MI EEG信号通过使用BE-PeEn方法提取出关键特征,输入支持向量机给出分类结果。
罗子维[7]（2018）在《基于鼠脑空间认知机理的空间表达方法研究》文中认为自主定位和地图构建能力是自主移动机器人研究的重要基础,目前的机器人定位与地图构建任务一般需要大量的传感器信息,或者高度依赖于丰富的先验知识来确定自身所处空间环境的位置。与机器人相比,哺乳动物和人类具有天然的空间认知能力,可以在缺乏先验知识和外界线索的情况下通过环境探索实现空间环境认知,并且可以迅速准确的判断自身位置。并且解剖学和生物学研究已经证实了大鼠的环境认知过程主要发生在鼠脑的海马体相关脑区。随着位置细胞、头朝向细胞、网格细胞、边界细胞等空间细胞的发现,科学家们对生物空间认知机理有了更深入的认识和更多的猜想。越来越多的研究者试图用数学与工程的方法解释生物空间认知机理,这给移动机器人仿生导航智能算法提供了新的可能性。本论文基于鼠脑海马结构空间认知机理,重点研究了空间细胞的动态性和空间细胞之间的信息传递过程,探索并提出了符合生物脑计算过程的空间信息表达方法,是机器人的仿生定位与导航算法的重要基础,对于理解其他高级脑计算功能也有重要意义。本文的主要研究工作包括:（1）提出一种连续吸引子网络模型（Continuous Attractor Network,CAN）和振荡干涉模型（Oscillatory Interference,OI）结合的混合模型,可以生成多种尺度的网格细胞地图块。首先基于精确编码绝对速率的速度细胞（Speed Cells）与感知速度影响因子提出一种感知速度表达方法;然后,基于Izhikevich神经元模型构造递归脉冲神经网络（Spike Neural Network,SNN）,通过配置网络参数使网络表现出吸引子特性,其中网络输入量由感知速度控制的脉冲振荡序列;最后,基于网络输出的若干不同相位、不同幅值的θ波脉冲序列,相互振荡干涉生成多种尺度的六边形规律网格野。（2）提出一种多通道（Multi-channel）的位置细胞位置野生成模型,可以生成由独立离散位置野组成的位置细胞地图。首先,根据内嗅皮质与海马体CA1区的依赖性分析,以及其他海马结构到CA1区的直接映射关系,提出了位置野计算模型的多通道输入方法,支持在内嗅皮质损伤（网格细胞失活）情况下,仅通过头朝向细胞群与边界细胞群的直接输入,保持位置细胞群对空间环境的单一编码能力;并且基于对位置细胞重映射特性的研究,提出了通过边界控制实现位置细胞重映射算法,从而实现位置细胞地图更新。（3）提出了完整海马认知地图的概念,并且组织构建了完整海马认知地图。首先,从生理学和工程上分析了网格细胞地图离散化、模块化的特点,借鉴地图瓦片技术的理念,将网格细胞地图块以瓦片形式组织存储;然后,以网格间距为单一特征,采用K-means聚类算法对网格地图块进行聚类,分成若干类具有相似间距的网格细胞地图瓦片,每一类的瓦片按照相位顺序进行有序组合实现一种稀疏尺度的全域空间信息编码,由聚类结果构建若干层不同稀疏度的全域空间信息编码,组成网格细胞地图金字塔层次模型;最后,根据网格细胞地图和位置细胞地图的不可替代性,基于平行层级模型联合网格细胞地图和位置细胞地图,实现完整海马认知地图信息表达。克服了网格细胞地图无序存储的存储压力,保证了信息的完整性并且支持不同尺度地图信息的灵活调用。
温冰冰,杜玉晓[8]（2017）在《基于运动想象的脑机接口算法研究》文中指出脑机接口（brain-computer interface,BCI）是不依赖于外周神经和肌肉的参与,通过采集记录脑电信号,并对脑电信号进行一定的处理后能直接将人的脑电信号转化为对外部设备的控制命令,是利用脑电信号作为人与计算机通讯的一种方式的系统。目前的脑机接口系统主要有运动想象BCI系统、稳态视觉诱发BCI系统、慢性皮层（SCP）BCI系统。但是因为基于SCP的BCI系统传递的速率比较慢,并且SCP电位比较难控制,此类BCI系统不理想。基于视觉诱发电位（VEP）的BCI系统需要进行视觉诱发,长时间使用会引起视觉疲劳,因此本文主要研究基于运动想象的脑机接口系统。
高小恒[9]（2017）在《上矢状窦血栓患者静脉窦压力测定与临床研究》文中提出目的:通过神经介入技术超选上矢状窦结合多功能心电监护仪体外压力测试系统,测定上矢状窦血栓患者及全脑血管造影阴性患者颅内静脉窦的上矢状窦压力值,应用统计学软件计算出上矢状窦患者静脉窦压力与静脉系统造影阴性患者上矢状窦压力的差异,探讨上矢状窦压力对上矢状窦血栓患者疾病严重程度的评估以及该病的预后的影响。方法:收集2015年3月至2016年10月,因静脉窦血栓就诊于河北省人民医院并经过DSA确诊为上矢状窦血栓并均选择保守治疗的22例患者作为观察组,男6例,女16例,年龄2043岁（29.54±6.06）岁。入院时根据格拉斯哥昏迷评分,将患者分为4组,15分为A组,12-14分为B组,9-11分为C组,3-8分为D组。选取同时间段内于我院神经外科门诊就诊的56例因体检发现静脉系统异常,经脑血管造影静脉系统正常表现者作为对照组,男16例,女40例,年龄2246岁（30.18±5.19）岁,排除颅内血管病变、颅内高压、颅脑外伤、颅内占位性等病变。应用神经介入技术超选上矢状窦,将微导管头端置于上矢状窦血栓远端,微导管尾端连接多功能心电监护仪体外压力测试系统测量并记录上矢状窦压力。应用统计学方法分析测量结果,观察组与对照组的上矢状窦压力与病情严重程度进行相关性分析。自发病2个月后,应用MBI评分标准评价观察组患者,与入院时测得的上矢状窦压力进行相关性分析。结果:测得观察组4组上矢状窦的压力,A组为15.31±0.21cmH2O,B组为18.30±0.25cmH2O,C组为23.75±0.49cmH2O,D组为26.83±0.60cmH2O,对照组的上矢状窦压力为14.71±0.09 cmH2O。经过SNK-q检验,B、C、D组上矢状窦压力与观察组上矢状窦存在显着差异,A组上矢状窦压力尚不能证实与对照组存在显着差异。男性和女性在上矢状窦压力测定在统计学上无明显差异。自发病2个月后,观察组各组静脉窦压力与MBI相关性分析呈负相关。结论:利用神经介入技术超选上矢状窦结合多功能心电监护仪监测上矢状窦压力是一个简单可行、风险较低的检查方式,可于介入检查时一并完成,可以客观测得上矢状窦压力。上矢状窦血栓患者的临床症状严重程度与上矢状窦内压力成正相关,压力越高,患者临床症状越严重。根据患者术后2个月后MBI神经功能缺损评分,入院时静脉窦压力越高,MBI评分越低,患者预后越差。
贾珍珍[10]（2016）在《信息战的哲学视界》文中认为人类科学技术恶用的历史,乃是战争形态不断推陈出新的历史。可以说,20世纪人类在科学技术的发展上所取得的最伟大的成就之一,便是确立了信息科学以及信息技术以龙头地位,从而掀起了全球性的信息化浪潮,改写了材料或者能源主导社会的时代篇章。这一事件对军事领域的影响,就是引发了战斗力生成模式的改弦更张,让一个全新的概念——信息战响彻世界上空,也使我军建设面临着前所未有的机遇与挑战。军事领域所发生的一切,从来就没有逃离过哲人的眼光。面对信息战的到来,当今世界不管富国还是穷国,大国还是小国,强国还是弱国,其军队建设都有一个共同的走向,即致力于实现信息化。为什么信息战会成为未来世界的基本作战样式?信息战的物质基础、科学内涵、领域分布到底是什么?打赢信息战究竟需要怎样的技术和智力支持?从哲学的角度考察信息战的源与流、矢与的、本与末等等诸种关系,对于我们进一步深化科学技术哲学研究、认真做好军事斗争准备、正确应对未来军事革命与挑战,将不无重要的理论探索意义和实践指导意义。本文坚持以马克思主义和中国特色社会主义理论体系为指导,以世界科学技术与军事变革的密切关系为宏阔背景,以中国特色军队信息化建设的历史经验为借鉴,以国防科技大学科技哲学专业领域的长期成果积累为基础,运用形式逻辑与辩证逻辑的分析方法,运用系统分析和案例研究的方法,注重军事社会历史事实,注重科学技术发展规律,着眼应对军事斗争准备的未来机遇与挑战,就信息战的物质基础、战争本质、领域分布、装备创新、智力支持、艺术空间诸问题作了比较深入细致的考察分析,力争在哲学的俯瞰下,将一个全景透视的信息战展示在世人面前。简言之,本文旨在回答两大问题:第一,信息战是什么?文章回顾了人类战争中武器装备从材料对抗、能量对抗到信息对抗的漫长历史,根据香农信息论的本源意义和科学界的普遍理解,对物理信息、生理信息和心理信息作了基本的逻辑区分,相应地界定了物理信息战、生理信息战和心理信息战的大体范围及其相互关系。也就是说,尽管在过去的30年来,有很多人围绕着信息战的特点、规律、战法展开过广泛的研究与探讨,却没有较为清楚地认识到,随着现代科学技术的发展,所谓的信息战,并非他们津津乐道的那般模样,而对于信息战的理解,应当有更宽广、更宏阔的视野。第二,如何打赢信息战?文章以战斗力构成三要素为依据,围绕装备研发,分析比较了理论延展的装备创新、适应需求的装备创新和创造需求的装备创新三类装备创新模式的利弊优劣,进而提出了跨越式发展和非对称发展两条在技术领域实现弯道超车的基本思路;围绕人才队伍建设,考察了体能、技能、智能因素在武器装备发展不同阶段所占据的地位,分析了个体智慧正在让位于集体智慧的时代大潮,进而论证了现代智库诞生的历史必然性;围绕作战方式创新,探讨了信息技术发展与战争艺术空间拓展的内在联系,揭示了战争艺术空间压缩与扩张的辩证法,指出了未来战争艺术空间全维拓展对人类提出的更高要求。早在2500多年前,中国伟大的军事思想家孙子就指出,“不战而屈人之兵,上之上者也。”后来的中国兵家则将此思想概括为“心战为上,兵战为下,攻心为上,攻城为下。”在联合国教科文组织总部大楼前的石碑上,则用多种语言镌刻着这样一句话:“战争起源于人之思想,故务需于人之思想中筑起保卫和平之屏障。”由此看来,物理信息战只是初步的、基础的,当然也是必要的。从物理信息战控制能量的精准杀伤出发,经过生理信息战针对不同个体的选择杀伤,最后达致心理信息战对不同思想观念意识的围剿,进而实现对人的思想控制——那才是军队信息化建设的最终走向,也是人类战争的最高境界。
二、中国迈入“脑科学时代”（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中国迈入“脑科学时代”（论文提纲范文）
（1）高质量发展背景下中国经济产业结构转型升级研究 ——基于马克思主义政治经济学视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足 |
| 第2章 研究产业结构转型升级的理论基础 |
| 2.1 相关概念内涵界定 |
| 2.1.1 高质量发展 |
| 2.1.2 产业结构调整 |
| 2.1.3 产业结构转型 |
| 2.1.4 产业结构升级 |
| 2.2 产业结构转型升级涉及的主要内容 |
| 2.2.1 方向动力 |
| 2.2.2 政策导向 |
| 2.2.3 模式选择 |
| 2.2.4 可行路径 |
| 2.2.5 产业结构转型升级与高质量发展的关系 |
| 2.3 研究产业结构转型升级的理论应用 |
| 2.3.1 社会资本再生产理论 |
| 2.3.2 资本有机构成学说 |
| 2.3.3 产业竞争原理 |
| 2.3.4 产业结构优化理论 |
| 2.3.5 供给侧结构性改革原理 |
| 2.3.6 高质量发展学说 |
| 第3章 我国产业结构转型升级纵览 |
| 3.1 产业结构构成状况 |
| 3.1.1 产业部门分布 |
| 3.1.2 主导产业选择 |
| 3.1.3 规模水平测度 |
| 3.2 产业结构的演进历程 |
| 3.2.1 以重工业为主导的初步工业化阶段(1952-1977) |
| 3.2.2 产业结构重型化的纠偏阶段(1978-1991) |
| 3.2.3 产业结构趋向合理的深入改革阶段(1992-2008) |
| 3.2.4 产业结构高级化的全面转型升级阶段(2009-至今) |
| 3.3 产业结构转型升级取得的初步成效 |
| 3.3.1 三次产业比例关系有所改善 |
| 3.3.2 产业层次在缓慢提升 |
| 3.3.3 产业核心竞争力有所提高 |
| 3.3.4 服务业为主导的产业结构新格局正在形成 |
| 第4章 我国产业结构转型升级中存在的问题及成因 |
| 4.1 问题表现 |
| 4.1.1 比例关系失调,结构层级不高 |
| 4.1.2 供需结构扭曲,产销矛盾突出 |
| 4.1.3 技术含量较低,创新能力不强 |
| 4.1.4 产品附加值偏低,资源能源消耗过高 |
| 4.1.5 受区域屏障制约,产业联动效应太小 |
| 4.2 症因探析 |
| 4.2.1 经济发展政策存在导向偏误 |
| 4.2.2 国际市场需求萎缩 |
| 4.2.3 产业结构转型升级的制度环境欠佳 |
| 4.2.4 企业获利能力偏低,生产方式过于粗放 |
| 4.2.5 经济运行机制与管理体制尚不健全 |
| 4.2.6 要素价格上涨,比较优势丧失 |
| 4.2.7 新发展理念贯彻落实不够到位 |
| 第5章 我国产业结构转型升级的国际经验借鉴 |
| 5.1 美国产业结构转型升级的做法与经验 |
| 5.1.1 制定、调整与完善产业政策 |
| 5.1.2 致力于不断推进科学技术创新 |
| 5.1.3 积极推动产业国际转移 |
| 5.1.4 提出并实施“再工业化”战略 |
| 5.2 日本产业结构转型升级的做法与经验 |
| 5.2.1 适时制定产业政策与产业发展战略 |
| 5.2.2 重点发展知识技术密集型产业 |
| 5.2.3 对外直接投资生产兼扩大内需 |
| 5.2.4 提升产业结构的信息化和服务化水平 |
| 5.3 德国产业结构转型升级的做法与经验 |
| 5.3.1 推行积极的产业政策 |
| 5.3.2 鼓励支持产业技术创新 |
| 5.3.3 培养产业发展所需人才 |
| 5.3.4 稳步推进工业4.0 战略 |
| 5.4 国外经验对中国产业结构转型升级的启示 |
| 5.4.1 完善产业政策为产业结构转型升级保驾护航 |
| 5.4.2 加快技术创新为产业结构转型升级提供动力 |
| 5.4.3 培养人才为产业结构转型升级提供智力支撑 |
| 5.4.4 实施中国制造2025 战略,助力制造强国建设 |
| 第6章 我国产业结构转型升级的促进对策 |
| 6.1 营造有利于产业结构转型升级的良好环境 |
| 6.1.1 建立健全现代化产业发展体系 |
| 6.1.2 进一步完善社会主义市场经济体制 |
| 6.1.3 提升有利于产业结构转型升级的公共服务管理能力 |
| 6.1.4 创新产业发展思路 |
| 6.2 加快推进产业结构的调整和优化 |
| 6.2.1 提升三次产业层级质量 |
| 6.2.2 推动传统产业向中高端转变 |
| 6.2.3 大力培育和发展战略性新兴产业 |
| 6.2.4 促进各产业间的融合发展 |
| 6.3 提升自主创新与科技研发能力 |
| 6.3.1 积极构建科技创新体系 |
| 6.3.2 培育健康的创新环境 |
| 6.3.3 实现自主创新与开放创新的有机结合 |
| 6.3.4 重视人才的战略作用 |
| 6.4 转变企业经营管理模式 |
| 6.4.1 提升品牌建设能力 |
| 6.4.2 以内涵型扩大再生产为主要方式 |
| 6.4.3 实行现代化企业管理机制 |
| 6.4.4 改变经营发展理念 |
| 6.5 加快推进供给侧结构性改革 |
| 6.5.1 继续推进结构性改革 |
| 6.5.2 进一步优化供给结构 |
| 6.5.3 完善要素市场配置 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）运动想象脑电信号的去噪和分类算法研究及其采集系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 脑机接口技术的发展 |
| 1.2.2 脑电信号预处理研究现状 |
| 1.2.3 脑电信号特征提取研究现状 |
| 1.2.4 脑电信号分类识别研究现状 |
| 1.3 研究内容及后续章节安排 |
| 2 脑电信号处理基础知识 |
| 2.1 脑电信号基础知识 |
| 2.1.1 脑电信号的产生机理 |
| 2.1.2 脑电信号的生理特点 |
| 2.1.3 脑电信号的采集 |
| 2.2 运动想象脑电信号概述 |
| 2.2.1 事件相关同步/去同步现象 |
| 2.2.2 运动想象脑电信号产生机制 |
| 2.3 实验数据来源 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 脑电信号去噪算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关原理技术 |
| 3.2.1 CEEMD算法 |
| 3.2.2 小波包原理 |
| 3.3 基于余弦相似和小波包的CEEMD脑电信号去噪方法 |
| 3.4 仿真实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 运动想象脑电信号分类算法研究 |
| 4.1 基于DTCWT的运动想象脑电特征提取 |
| 4.1.1 引言 |
| 4.1.2 双树复小波变换 |
| 4.1.3 多特征提取 |
| 4.1.4 分类方法及性能指标 |
| 4.1.5 实验结果分析 |
| 4.2 基于多层网络结构融合的运动想象脑电分类方法 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 CNN网络结构 |
| 4.2.3 多网络结构融合 |
| 4.2.4 网络结构参数 |
| 4.2.5 模型训练过程 |
| 4.2.6 实验与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 脑电信号采集系统设计与实现 |
| 5.1 系统的总体设计 |
| 5.1.1 系统功能分析 |
| 5.1.2 系统技术指标 |
| 5.1.3 系统整体方案 |
| 5.2 系统硬件设计 |
| 5.2.1 脑电采集电极 |
| 5.2.2 预处理电路 |
| 5.2.3 基于ADS1299的采集电路 |
| 5.2.4 系统电源电路 |
| 5.2.5 控制芯片 |
| 5.2.6 蓝牙模块 |
| 5.3 系统软件设计 |
| 5.3.1 ADS1299配置及初始化 |
| 5.3.2 采集装置数据分析 |
| 5.3.3 MCU控制程序设计 |
| 5.3.4 上位机UI界面设计 |
| 5.4 系统功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 |
（3）基于稀疏表示的运动想象脑电信号分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.2.1 脑机接口研究现状 |
| 1.2.2 特征提取研究现状 |
| 1.2.3 分类识别研究现状 |
| 1.2.4 存在的问题与挑战 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 运动想象脑电信号概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 脑电信号概述 |
| 2.2.1 脑电信号产生机制 |
| 2.2.2 脑电信号的分类和特点 |
| 2.2.3 脑电信号的采集 |
| 2.3 运动想象脑电信号概述 |
| 2.3.1 事件相关同步/去同步现象 |
| 2.3.2 运动想象脑电信号产生机制 |
| 2.4 运动想象脑电信号数据与分类模型评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于稀疏表示的运动想象信号多域特征提取算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 稀疏表示算法 |
| 3.3 多域特征提取 |
| 3.3.1 Hjorth特征 |
| 3.3.2 功率谱特征 |
| 3.3.3 时-频能量谱特征 |
| 3.4 基于稀疏表示的多域特征提取算法 |
| 3.5 线性判别分析分类模型 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于联合稀疏模型的运动想象信号多通道特征提取算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于EMD的能量特征提取 |
| 4.3 联合稀疏模型 |
| 4.4 多通道特征联合稀疏表示算法 |
| 4.5 基于加权线性判别分析的特征分类 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 运动想象脑电信号实验设计与数据分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 运动想象脑电实验范式设计与数据采集 |
| 5.3 数据结果分析 |
| 5.3.1 基于稀疏表示的多域特征提取算法的实验结果分析 |
| 5.3.2 基于联合稀疏模型的多通道特征提取算法的实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）联合CEEMD递归图和CNN的运动想象脑电信号识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 脑-机接口系统简介 |
| 1.2.1 脑-机接口的概述 |
| 1.2.2 脑-机接口的原理和组成 |
| 1.3 脑电识别的研究现状 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 存在的问题 |
| 1.4 论文的研究内容以及安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 脑电研究的理论基础 |
| 2.1 脑电信号概述 |
| 2.2 理论分析数据来源 |
| 2.2.1 数据采集和实验范式 |
| 2.2.2 两类运动想象脑电信号识别方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于CEEMD的脑电信号相空间重构递归图 |
| 3.1 完备总体经验模态分解原理 |
| 3.1.1 EMD经验模态分解 |
| 3.1.2 EEMD总体经验模态分解 |
| 3.1.3 互补总体经验模态分解(CEEMD) |
| 3.2 相空间重构 |
| 3.2.1 延迟时间的确定 |
| 3.2.2 嵌入维数的确定 |
| 3.3 递归图分析 |
| 3.3.1 递归图方法概述 |
| 3.3.2 递归图 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于多尺度递归图和卷积神经网络的特征提取 |
| 4.1 卷积神经网络 |
| 4.1.1 卷积层 |
| 4.1.2 激活函数 |
| 4.1.3 池化层 |
| 4.1.4 全连接层 |
| 4.1.5 基于CEEMD递归图和卷积神经网络的两级特征提取方法 |
| 4.2 实验及结果分析 |
| 4.2.1 参数选取 |
| 4.2.2 基于CEEMD分解的脑电信号递归图构造 |
| 4.2.3 结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（5）基于运动想象脑机接口的算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 脑机接口系统简介 |
| 1.3 国内外研究现状以及问题和挑战 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 问题和挑战 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 运动想象脑电信号的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 脑电生理基础概述 |
| 2.2.1 脑电产生的机理 |
| 2.2.2 脑电信号的分类和特点 |
| 2.2.3 事件相关同步/去同步现象 |
| 2.3 特征提取方法 |
| 2.4 运动想象脑电信号数据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于APEWT的运动想象脑电特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 自适应经验小波变换的理论分析 |
| 3.2.1 经验模态分解存在的问题 |
| 3.2.2 自适应无参经验小波变换算法 |
| 3.2.3 最优模态选择 |
| 3.3 能量和边际谱特征提取 |
| 3.3.1 能量特征提取 |
| 3.3.2 边际谱特征提取 |
| 3.4 选择集成分类模型 |
| 3.4.1 极限学习机 |
| 3.4.2 权重设置和集成规则 |
| 3.5 基于APEWT和选择集成分类模型的运动想象分类识别 |
| 3.5.1 算法分析 |
| 3.5.2 实验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多特征卷积神经网络的特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卷积神经网络理论分析 |
| 4.2.1 卷积神经网络结构 |
| 4.2.2 反向传播算法 |
| 4.2.3 训练过程 |
| 4.3 改进后的卷积神经网络 |
| 4.3.1 总体网络结构 |
| 4.3.2 功率谱特征 |
| 4.3.3 MFCNN模型的构建和训练 |
| 4.4 基于MFCNN的运动想象脑电信号分类 |
| 4.4.1 算法分析 |
| 4.4.2 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实时在线运动想象分类识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验总体设计方案 |
| 5.3 实验采集系统 |
| 5.3.1 硬件介绍 |
| 5.3.2 软件介绍 |
| 5.3.3 实时在线BCI系统设计 |
| 5.4 在线运动想象实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（6）基于左右手运动想象脑电特征提取与识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 脑-机接口系统简介 |
| 1.2.1 脑-机接口的概述 |
| 1.2.2 脑-机接口的原理 |
| 1.2.3 脑-机接口的组成 |
| 1.3 脑-机接口研究现状及现存问题 |
| 1.3.1 研究现状 |
| 1.3.2 存在问题 |
| 1.4 研究内容与论文架构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 运动想象脑电的理论基础 |
| 2.1 脑电信号的特点 |
| 2.2 脑电信号的分类 |
| 2.3 运动想象的ERD/ERS现象 |
| 2.3.1 事件相关去同步及同步的定义 |
| 2.3.2 ERD/ERS现象的运动相关性 |
| 2.3.3 ERD/ERS的检测方法 |
| 2.4 运动想象脑电信号的分析方法 |
| 2.4.1 脑电信号的预处理 |
| 2.4.2 脑电信号的特征提取 |
| 2.4.3 脑电信号的特征分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 运动想象脑电信号预处理 |
| 3.1 小波阈值去噪 |
| 3.1.1 传统阈值函数 |
| 3.1.2 改进阈值函数 |
| 3.1.3 平移不变算法 |
| 3.2 集成经验模态分解 |
| 3.2.1 EEMD原理 |
| 3.2.2 EEMD时空滤波法 |
| 3.2.3 基于EEMD的小波阈值去噪法 |
| 3.3 EEMD自适应阈值去噪法 |
| 3.3.1 互相关系数法确定噪声模态 |
| 3.3.2 阈值函数及自适应阈值的选取 |
| 3.4 基于EEMD改进阈值处理的脑电信号降噪法 |
| 3.4.1 TI-EEMD自适应阈值去噪法 |
| 3.4.2 评价指标 |
| 3.5 实验与分析 |
| 3.5.1 仿真实验 |
| 3.5.2 运动想象脑电信号去噪 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 运动想象脑电信号特征提取与分类 |
| 4.1 算法介绍 |
| 4.1.1 小波包变换 |
| 4.1.2 排序熵 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 准备工作 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 特征分析 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 特征时间选择 |
| 4.3.2 提取到的排序熵特征 |
| 4.3.3 提取到的频带能量特征 |
| 4.3.4 分类结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）基于鼠脑空间认知机理的空间表达方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 空间表达方法研究 |
| 1.3 鼠脑海马结构研究 |
| 1.3.1 鼠脑海马结构信息传递通路 |
| 1.3.2 鼠脑海马结构空间认知相关细胞 |
| 1.3.3 神经生理学计算基础 |
| 1.4 海马结构空间认知机理及其应用的研究 |
| 1.4.1 海马结构空间认知机理 |
| 1.4.2 基于海马结构局部特性的移动机器人导航 |
| 1.4.3 基于海马结构全通路的移动机器人导航 |
| 1.5 研究内容及论文安排 |
| 第2章 基于CAN-OI混合模型的网格野生成模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 网格细胞CAN模型和OI模型 |
| 2.3 基于CAN-OI混合模型的网格野生成模型 |
| 2.3.1 基于速度细胞的运动速度感知系统 |
| 2.3.2 CAN-OI混合模型 |
| 2.3.3 误差矫正措施 |
| 2.4 基于脉冲神经网络的算法实现 |
| 2.4.1 神经信号编码方式 |
| 2.4.2 脉冲神经元模型 |
| 2.4.3 脉冲神经网络结构 |
| 2.4.4 STDP学习规则 |
| 2.5 仿真实验结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于多通路的位置野生成模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常见的位置野计算模型 |
| 3.3 基于多通路的位置野计算模型 |
| 3.3.1 位置细胞信息通路 |
| 3.3.2 位置细胞重映射现象及其机理 |
| 3.3.3 基于多通路的位置野计算模型 |
| 3.4 基于多通路的位置野计算模型算法实现 |
| 3.5 仿真实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 联合网格细胞地图与位置细胞地图的海马认知地图 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 网格细胞地图与位置细胞地图 |
| 4.3 网格细胞地图块的瓦片组织 |
| 4.3.1 网格细胞地图块的模块化属性 |
| 4.3.2 网格地图块聚类 |
| 4.3.3 基于地图瓦片的网格细胞地图块组织方法 |
| 4.4 海马认知地图 |
| 4.4.1 层级模型 |
| 4.4.2 基于层级模型的海马认知地图 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）上矢状窦血栓患者静脉窦压力测定与临床研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 英文缩写 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 附图 |
| 附表 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 典型病例 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）信息战的哲学视界（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 第二章 信息战的物质基础 |
| 2.1 人类社会的存在 |
| 2.1.1 物质存在 |
| 2.1.2 能量存在 |
| 2.1.3 信息存在 |
| 2.2 信息体系的演进 |
| 2.2.1 系统、体系与体系作战 |
| 2.2.2 古代人力信息体系 |
| 2.2.3 近代电讯信息体系 |
| 2.2.4 当代计算机信息体系 |
| 2.3 武器装备的对抗 |
| 2.3.1 材料对抗 |
| 2.3.2 能量对抗 |
| 2.3.3 信息对抗 |
| 第三章 信息战的战争本质 |
| 3.1 信息战的政治目的 |
| 3.1.1 战争与政治的关系 |
| 3.1.2 霸权主义的现实表现 |
| 3.1.3 规制霸权主义的载体 |
| 3.2 信息战的暴力内涵 |
| 3.2.1 战争存在的暴力基础 |
| 3.2.2 物理信息战的暴力表现 |
| 3.2.3 信息战中暴力表现的新面貌 |
| 3.3 信息战的实力支撑 |
| 3.3.1 战争力量的内涵 |
| 3.3.2 战争实力的分类 |
| 3.3.3 信息战的实力特点 |
| 3.4 信息战的博弈特性 |
| 3.4.1 战争博弈的组织性 |
| 3.4.2 战争博弈的对抗性 |
| 3.4.3 战争博弈的破坏性 |
| 第四章 信息战的领域分布 |
| 4.1 物理信息战领域 |
| 4.1.1 物理信息战的内涵 |
| 4.1.2 物理信息战的发展 |
| 4.1.3 物理信息战的影响 |
| 4.2 生理信息战领域 |
| 4.2.1 生理信息战的内涵 |
| 4.2.2 生理信息战的发展 |
| 4.2.3 生理信息战的影响 |
| 4.3 心理信息战领域 |
| 4.3.1 心理信息战的内涵 |
| 4.3.2 心理信息战的发展 |
| 4.3.3 心理信息战的影响 |
| 第五章 信息战的装备创新 |
| 5.1 装备创新的时代内涵 |
| 5.1.1 创新的含义 |
| 5.1.2 装备创新的含义 |
| 5.1.3 需求与装备创新的关系 |
| 5.2 装备创新的发展模式 |
| 5.2.1 理论延展的装备创新 |
| 5.2.2 适应需求的装备创新 |
| 5.2.3 创造需求的装备创新 |
| 5.3 装备创新的弯道超车 |
| 5.3.1 装备创新的瓶颈 |
| 5.3.2 装备创新的跨越式发展 |
| 5.3.3 装备创新的非对称发展 |
| 第六章 信息战的智力支持 |
| 6.1 从体能较量到智能较量 |
| 6.1.1 体能较量 |
| 6.1.2 技能较量 |
| 6.1.3 智能较量 |
| 6.2 从个体智慧到群体智慧 |
| 6.2.1 我国古代幕僚：个体智慧 |
| 6.2.2 德国总参谋部：集体智慧 |
| 6.2.3 现代智库：专业智慧 |
| 6.3 军队人才发展的建设方略 |
| 6.3.1 智力基础：科技素质 |
| 6.3.2 智力依托：工程机制 |
| 6.3.3 智力表现：技战融合 |
| 第七章 信息战的艺术空间 |
| 7.1 古代战法变换塑造的单一维度 |
| 7.1.1 战争艺术的基本内涵 |
| 7.1.2 战法变换的历史选择 |
| 7.1.3 战法变换的艺术表现 |
| 7.2 近代装备革新带来的大幅拓展 |
| 7.2.1 装备革新的社会基础 |
| 7.2.2 装备革新的战争实践 |
| 7.2.3 装备革新的艺术表现 |
| 7.3 现代智能较量创造的广袤空间 |
| 7.3.1 现代战争的信息迷雾 |
| 7.3.2 智能较量的复杂环境 |
| 7.3.3 智能较量的艺术表现 |
| 结语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 科技革命年表 |
| 附录 B 美军未来信息作战环境描绘 |
四、中国迈入“脑科学时代”（论文参考文献）
- [1]高质量发展背景下中国经济产业结构转型升级研究 ——基于马克思主义政治经济学视角[D]. 韩美琳. 吉林大学, 2021(01)
- [2]运动想象脑电信号的去噪和分类算法研究及其采集系统设计[D]. 耿逸飞. 陕西科技大学, 2021(09)
- [3]基于稀疏表示的运动想象脑电信号分类研究[D]. 徐淳瑶. 燕山大学, 2020(01)
- [4]联合CEEMD递归图和CNN的运动想象脑电信号识别[D]. 辜权. 武汉科技大学, 2020(02)
- [5]基于运动想象脑机接口的算法研究[D]. 王煜文. 燕山大学, 2019(03)
- [6]基于左右手运动想象脑电特征提取与识别研究[D]. 郭晓梅. 太原理工大学, 2018(10)
- [7]基于鼠脑空间认知机理的空间表达方法研究[D]. 罗子维. 北京工业大学, 2018(05)
- [8]基于运动想象的脑机接口算法研究[J]. 温冰冰,杜玉晓. 电子世界, 2017(07)
- [9]上矢状窦血栓患者静脉窦压力测定与临床研究[D]. 高小恒. 承德医学院, 2017(01)
- [10]信息战的哲学视界[D]. 贾珍珍. 国防科学技术大学, 2016(01)