神經網絡建模
神經網絡建模包括知識概念模型、神經疾病模型、物理化學模型、數學統計模型等。
早在1891年，S.卡哈爾創立神經元學說，認為整個神經系統是由結構上相對獨立的神經細胞構成。在此基礎上，1906年C.S.謝林頓提出了神經元間突觸的概念。20世紀20年代，E.D.艾德里安提出神經動作電位，揭示了神經系統的電生理特征。1943年，W.S.麥克庫洛赫和W.皮茨建立了第一個神經網絡的數學模型。1952年，A.L.霍奇金和A.F.赫胥黎建立了第一個符合生理學性質的神經元模型，從動力系統的角度來解釋神經動作電位產生的本質機制。1954年，生理學家J.C.埃克爾斯提出了真實突觸的分流模型，從而為神經網絡模擬突觸的功能提供了生理學依據。60年代末，美國科學家在大腦視覺皮層中發現神經細胞的柱狀結構——功能柱。此后，腦研究領域一直將功能柱結構看作是大腦功能組織的一個基本原則。1972年，H.R.威爾遜和J.D.考恩建立了功能柱的數學模型。S.阿馬里開創和發展了基于統計的方法，在神經網絡的數學基礎理論特別是信息幾何方面做出了奠基性的工作，包括神經場的動力學理論和統計神經動力學等。90年代起，學者們開始建立了一些關于電突觸和化學突觸耦合的理論模型，開展了耦合神經元系統的各種同步放電行為的研究，表明了神經元同步在大腦的信息處理過程中發揮重要作用。以神經疾病為背景的病態網絡動力學建模及控制的研究開始興起，是一個充滿未知的新領域，需要在神經系統基本原理和計算理論方面進行更深刻的探索。
結合神經系統的解剖特征和功能原理，將網絡科學，物理統計方法、復雜網絡理論以及非線性系統理論等應用到生物神經網絡的研究中，是神經網絡建模重要的方法和手段。一方面理論模型的建立需要基于真實的實驗數據，另一方面通過建立的理論模型做出的預測可以進行試驗驗證，甚至指導試驗設計。
