神经计算，第13卷
第13卷第1期，2001年1月
沃尔特·森 
, 亨利·马克拉姆 , 米沙·卓德克斯 :
一种基于突触前和突触后峰值时间的神经递质释放概率修正算法。 35-67 理查德·伯特伦 :
两种突触前抑制机制的差异滤波。 69-85 约翰·贝格斯 :
长期潜能与抑郁的统计理论。 87-111 L.Niels Cornelisse公司 , 维姆·J·J·M·舍恩 , 沃纳·J·H·库普曼 , 埃里克·沃博斯（Eric W.Roubos） , 斯坦·C·A·M·吉伦 :
非洲爪蟾黑色素索细胞内钙振荡和电爆发的最小模型。 113-137 凯特琳·苏德 , 弗洛伦丁·沃尔戈特 , 托马斯·温内克斯 :
初级视皮层感受野重构的神经场模型。 139-159 阿鲁纳瓦·巴纳吉 :
尖峰神经元系统的相空间动力学。 一： 模型和实验。 161-193 阿鲁纳瓦·巴纳吉 :
尖峰神经元系统的相空间动力学。 二： 形式分析。 195-225 布伦特·多伊隆 , 安德烈·隆廷 , 尼尔·伯曼 , 伦纳德·马勒 :
减法和除法抑制：电压依赖性抑制电导和噪声的影响。 227-248
第13卷第2期，2001年2月
斯特凡·C·克莱默 :
时空连接网络：分类学与综述。 249-306
林智仁 :
支持向量机的公式：优化观点的一个注释。 307-317 郭峰议员 , 梁光利（Leong Kwan Li） :
使用阈值门的最小前馈奇偶网络。 319-326
乌尔里希·希伦布兰德 , J.利奥·范·赫曼 :
丘脑皮层反馈控制皮层速度调节吗？ 327-355 海科·沃辛 , Jochen J.斯泰尔 , 海尔格·J·里特 :
用于特征绑定和感官分割的竞争层模型。 357-387 诺伯特·克鲁格 :
在ORASSYLL中使用先验约束学习对象表示。 389-410 德米特里·拉奇科夫斯基 , 恩斯特·库苏尔 :
通过上下文相关细化对二进制稀疏分布表示进行绑定和规范化。 411-452 彼得·梅尼克 , 海尔格·J·里特 :
高斯混合模型的基于分辨率的复杂性控制。 453-475
第13卷第3期，2001年3月
A.R.Gardner Medwin公司 , H.B.巴洛 :
分布式神经表示中计数精度的限制。 477-504
杜安·Q·尼坎普 , 丹尼尔·特拉奇纳 :
促进神经网络大规模建模的人口密度方法：扩展到慢抑制性突触。 511-546 冈岛贤治 , Hitoshi Imaoka先生 :
通过信息最大化获得的复杂细胞样接收场。 547-562 詹姆斯·威廉姆森 :
使用注意反馈的地形混合网络的自组织。 563-593 卡林·海斯 , 杰弗里·古德希尔 :
Auto-SOM：用于引导自组织特征地图的递归参数估计。 595-619 陈天平 , 顺义阿玛里 :
时滞动力系统的指数收敛性。 621-635 S.Sathiya Keerthi公司 , 谢里什·谢瓦德 , 奇兰吉布·巴塔查里亚 , K.R.K.穆西 :
用于SVM分类器设计的Platt SMO算法的改进。 637-649 贾扬塔·巴萨克 :
学习霍夫变换：一个神经网络模型。 651-676 马克斯·威林 , 马库斯·韦伯 :
独立分量分析的约束EM算法。 677-689 拉尼特·阿哈罗诺夫·巴基 , 图维克·贝克 , 伊坦·鲁宾 :
进化人工智能体中记忆驱动的命令神经元的出现。 691-716
第13卷第4期，2001年4月
马克·C·W·范·罗森 :
新颖的尖峰距离。 751-763
L.耐尔特纳 , 大卫·汉塞尔 :
低激发速率下弱耦合神经元的同步性。 765-774 斯武 , 中原弘之 , 顺义阿玛里 :
具有相关性的人口编码和一个不可靠的模型。 775-797 维杰·巴拉苏布拉曼尼亚语 , 唐·金伯 , 迈克尔·J·贝里二世 :
代谢高效信息处理。 799-815 加尔·切奇克 , 艾萨克·梅利杰森 , 伊坦·鲁宾 :
有效的神经学习与无效的希伯来学习规则。 817-840 罗兰·苏里 , 苏尔斯 :
时间差异模型再现了预期的神经活动。 841-862 迈克尔·齐布列夫斯基 , 巴拉克·A·皮尔默特 :
信号字典中稀疏分解的盲源分离。 863-882 阿波·海瓦里宁 :
复杂性追求：从时间序列中分离有趣的成分。 883-898 渡边秀美 :
不可识别学习机的代数分析。 899-933 沙哈尔·门德尔森 :
一种新的在线学习模式。 935-957
第13卷第5期，2001年5月
卡尔·范·弗里斯维克 , 大卫·汉塞尔 :
具有尖峰自适应的神经网络中的同步模式。 959-992
Akio Utsugi公司 , 熊谷彻 :
因子分析仪混合的贝叶斯分析。 993-1002
杰弗里·福克斯 , 西里亚姆·贾亚普拉卡什 , 德良·L·王 , 香农·R·坎贝尔 :
具有传导延迟的弛豫振荡器网络的同步。 1003-1021 克里斯·J·S·韦伯 :
单细胞学习规则中视觉代码完整性和空间尺度的自发对称破缺理论预测。 1023-1043 理查德·泽梅尔 , 迈克尔·莫泽 :
本地吸引器网络。 1045-1064 沃尔夫冈·乌奇克 , 沃纳·魏希塞尔伯格（Werner Weichselberger） :
多类学习问题中输出代码的随机组织。 1065-1102 圣达拉扬 , S.Sathiya Keerthi公司 :
高斯过程中选择超参数的预测方法。 1103-1118 维森特·鲁伊斯·德·安古洛 , 卡梅·托拉斯 :
独立于体系结构的函数近似。 1119-1135 爱德华·基晓荷（Edward Kei Shiu Ho） , 陈来文 :
分析整体解析器：稳健解析器和系统性的含义。 1137-1170 理查德·希尔科克 , 帕德雷克·莫纳汉 :
在分割模型中视觉单词识别的计算探索。 1171-1198
第13卷第6期，2001年6月
兰德尔·C·奥莱利 :
互动网络中的泛化：抑制性竞争和希伯来学习的好处。 1199-1241
Rajesh P.N.Rao , 大卫·M·伊格曼 , 泰伦斯·塞诺夫斯基（Terrence J.Sejnowski） :
视觉运动感知中的最佳平滑。 1243-1253
鲁芬·范·鲁伦 , 西蒙·索普 :
速率编码与时间顺序编码：视网膜神经节细胞告诉视觉皮层的信息。 1255-1283 Bard Ermentrout公司 , 马修·帕斯卡 , 鲍里斯·古特金 :
尖峰频率自适应和负反馈对神经振荡器同步的影响。 1285-1310 斯特凡诺·帕泽里 , 西蒙·舒尔茨 :
时间、相关和速率编码研究的统一方法。 1311-1349 斯图亚特·贝克 , 乔治·L·戈尔斯坦 :
响应延迟的确定及其在交叉相关测度归一化中的应用。 1351-1377 彼得·蒂尼奥 , 比尔·G·霍恩 , C.李·贾尔斯 :
离散时间递归网络中的吸引周期集（重点是二神经元网络中的定点稳定性和分支）。 1379-1414 雅丽阿米特 , 马西莫·马斯卡罗 :
形状识别的吸引子网络。 1415-1442
第13卷第7期，2001年7月
卡洛·莱恩 , 卡森·C·周 :
Spiking神经元网络中的平稳凸点。 1473-1494 索米尔·S·帕特尔 , 白川江 , 哈卢克·格曼 :
收敛动力学预测固定差异。 1495-1525 阿波·海瓦里宁 , 帕特里克·O·霍耶 , 米卡·因基 :
地形独立成分分析。 1527-1558 詹姆斯·斯通 :
基于时间可预测性的盲源分离。 1559-1574 布赖恩·萨吉 , 西拉（Syrus C.Nemat-Nasser） , 雷克斯·克尔 , 拉贾·哈耶克 , 克里斯托弗·唐宁 , 罗伯特·赫赫特·尼尔森 :
鸡尾酒会问题的生物学解决方案。 1575-1602 王文佳 , 菲利普斯·琼斯 , 德里克·帕特里奇 :
特征显著性排序技术的比较研究。 1603-1623 西蒙·戈·菲奥里 :
Stiefel-Grassman流形上的加权流学习理论。 1625-1647 佐藤正明 :
基于变分贝叶斯的在线模型选择。 1649-1681
2001年第8期第13卷
托马斯·温内克斯 :
从非线性神经场模型的近似分析得出的区域V1中简单细胞的定向调节特性。 1721-1747 李兆平 :
初级视皮层递归网络模型的计算设计和非线性动力学。 1749-1780 乌萨穆·胡希诺 , 井上佐藤 , Kashimori吉木 , 武士·坎巴拉 :
作为皮层映射基本框架的层次动态映射及其在启动中的应用。 1781-1810 海科·沃辛 , 沃尔夫·杰根·贝恩 , 海尔格·J·里特 :
具有非饱和分段线性传递函数的递归神经网络的动态稳定性条件。 1811-1825 亨利克·约翰逊 , Bo Söderberg公司 :
约束满足的基于信息的神经方法。 1827-1838 沙哈尔·门德尔森 , 伊斯雷尔·尼尔肯 :
学习过程分析中的递归方法。 1839-1861 杉山正树 , 小川秀文 :
模型选择的子空间信息准则。 1863-1889 C.布兹 , 路易吉·格里波 , 马可·西安德龙 :
训练RBF神经网络的收敛分解技术。 1891-1920
第13卷第9期，2001年9月
高俊斌 , 克里斯·哈里斯 , 史蒂夫·冈恩 :
关于函数Hilbert空间中一类基于框架的支持向量核。 1975-1994 阿兰·卡尔戴克·巴罗斯（Allan Kardec Barros） , 安德烈·奇切基（Andrzej Cichocki） :
具有时间结构的特定信号的提取。 1995-2003
Sybert H.斯特劳夫 , 斯坦·C·A·M·吉伦 :
由共同和同步突触前放电引起的非耦合电导型集成和火灾神经元之间的相关性。 2005-2029 中原弘之 , 斯武 , 顺义阿玛里 :
通过峰值和基本速率对神经调节的注意力调制。 2031-2047 Jochen Triesch公司 , 克里斯托夫·冯·德·马尔斯堡 :
民主整合：自适应线索的自我组织整合。 2049-2074 丹尼尔·里祖托 , 迈克尔·卡哈纳 :
成对关联学习的自联想神经网络模型。 2075-2092 保罗·罗德里格斯 :
简单递归网络通过计数学习上下文无关和上下文敏感的语言。 2093-2118 Chih-Chung Chang先生 , 林智仁 :
训练nu支持向量分类器：理论与算法。 2119-2147 Martijn A.R.Leisink公司 , 希尔伯特·J·卡彭 :
图形模型的更严格限制。 2149-2171
第13卷第10期，2001年10月
Masahiko Haruno先生 , 丹尼尔·沃尔珀特 , Mitsuo Kawato公司 :
感觉运动学习和控制的MOSAIC模型。 2201-2220 Rajesh P.N.Rao , 泰伦斯·塞诺夫斯基（Terrence J.Sejnowski） :
作为时间差异学习的尖峰时间依赖性希伯来可塑性。 2221-2237 拉贾尼坎斯·瓦迪盖帕利 , 弗朗西斯·多伊尔三世 , 詹姆斯·施瓦伯 :
大鼠局部心脏反射非线性特征的分析和神经建模。 2239-2271 迈克尔·海因茨 , H.史蒂文·科尔本 , 劳雷尔·卡尼 :
评估听觉性能极限：I.使用听觉神经计算模型进行单参数识别。 2273-2316 迈克尔·海因茨 , H.史蒂文·科尔本 , 劳雷尔·卡尼 :
评估听觉性能极限：II。 具有随机水平变化的单参数鉴别。 2317-2338 Visa Koivunen , 米海·恩内斯库 , 埃尔基·奥哈 :
噪声时变混合信号盲分离的自适应算法。 2339-2357 克里斯托夫·安德烈 , 南多·德·弗雷塔斯 , 阿诺·杜塞特 :
径向基网络的稳健全贝叶斯学习。 2359-2407
第13卷第11期，2001年11月
托马斯·纳施勒 , 沃尔夫冈·马斯 :
计算Synapse的最佳拟合尖峰列。 2477-2494 弗朗西斯科·德·博尔贾·罗德里格斯-奥尔蒂斯 , 阿尔贝托·苏亚雷斯 , 洛佩斯副总统 :
噪声综合与火灾神经元群体中网络反馈诱导的周期聚焦。 2495-2516 马克·吉洛米 :
学习稀疏和过完备表示的变分方法。 2517-2532 约拉姆·巴拉姆 :
用于模式识别的随机嵌入机器。 2533-2548 马克·兹洛钦 , 约拉姆·巴拉姆 :
贝叶斯学习的流形随机动力学。 2549-2572 埃雷尔·莱文 , Eytan Domany公司 :
聚类有效性无监督估计的重抽样方法。 2573-2593 大卫·S·布鲁姆黑德 , 迈克尔·柯比 :
Whitney约化网络：计算自关联图的一种方法。 2595-2616 肖扬秋（Siu-Yeung Cho） , 汤米·W·S·周 :
使用基于神经的混合反射模型增强3D形状恢复。 2617-2637
第13卷第12期，2001年12月
劳里塞特·多斯·桑托斯·卡马戈 , Yoneyama高石 :
多层感知器的训练集和隐藏神经元数量的规范。 2673-2680
Itay Gat公司 , 纳夫塔利·蒂什比 :
使用对手背景模型发现神经尖峰模式。 2681-2708 理查德·肯普特 , 沃尔夫拉姆·郭士纳 , J.利奥·范·赫曼 :
基于峰值的Hebbian学习对输出速率的内在稳定。 2709-2741 奥莱·詹森 :
节律耦合网络之间的信息传输：读取海马相位码。 2743-2761 Ken-ichi Amemori公司 , 石井信 :
非均匀泊松输入尖峰神经元的高斯过程方法。 2763-2797 荒木Osamu Araki , 川崎爱原 :
神经网络模型中具有稳定发射率和混沌时空尖峰模式的对偶信息表示。 2799-2822 康拉德·P·科林 , 彼得·柯尼希 :
具有两个突触整合位点的神经元学习不变表征。 2823-2849 石井正树 , 久泽一雄（Itsuo Kumazawa） :
多层网络广义学习中权重表示的线性约束。 2851-2863 鲁迪·塞提诺 :
使用交叉验证构建前馈神经网络。 2865-2877
