米歇尔·扎克 混沌是神经动力学中逻辑结构的一部分。 （英语） Zbl 0703.92005号 申请。数学。莱特。 第2期，第175-177页（1989年）. 摘要：有人提出，神经网络模型中的混沌吸引子可以用一组静态吸引子表示无关模式的方式来表示模式类。因此，神经元活动的混沌状态与泛化和抽象等高级认知过程有关。 引用于2文件 MSC公司： 92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 92C20美元 神经生物学 关键词：混沌吸引子;神经网络模型;模式类;神经元活动的混沌状态;高级认知过程;概括;抽象 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Zak}，应用程序。数学。莱特。2，编号2，175--177（1989；Zbl 0703.92005） 全文： 内政部 参考文献： [1] Harth，E.，《大脑的电活动：机制与解释》，IEEE Trans。系统。男人和赛博。，13, 782-789 (1983) ·Zbl 0543.92005号 [2] Osovets，S。；金兹堡，D。；Gurfinkel，V.S。；Zenkov，L.P。；Latash，L.P.公司。；马尔金，V.B。；梅尔尼库克，P.V。；Pasternak，E.B.，《神经系统中的秩序和混沌：大脑高级功能动力学方法》，Usp。菲兹。诺克，141103-150（1983） [3] Zak，M.，《神经动力学中学习的最小约束原则》（1989），出版 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。