神经元特性英文解释翻译、神经元特性的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 neuron behavior

分词翻译：

神经元的英语翻译：

【计】 neuron
【化】 neuron
【医】 nerve corpuscles; nerve-cell; neure; neuron; neurone

特的英语翻译：

especially; special; spy; unusual; very
【化】 tex

专业解析

神经元特性（Neuronal Properties）指神经元在结构和功能上的独特性质，这些特性使其能够接收、整合、传导和传递神经信号。以下是基于神经科学权威文献的详细解释：

一、结构特性（Structural Properties）

1. 细胞极性

   神经元具有高度极性化的结构，分为树突（接收信号）、胞体（整合信号）和轴突（传导信号）。树突分支形成树突树，扩大信号接收面积；轴突通常包裹髓鞘，加速电信号传导。

   来源：Kandel ER, et al. Principles of Neural Science, 6th ed. McGraw Hill, 2021.

2. 突触可塑性

   突触连接强度可随活动模式改变，表现为长时程增强（LTP）或长时程抑制（LTD），是学习和记忆的细胞基础。

   来源：National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS). Synaptic Plasticity

二、功能特性（Functional Properties）

1. 电兴奋性

   神经元膜上的电压门控离子通道（如钠、钾通道）可产生动作电位，实现电信号的全或无传导。动作电位频率编码信息强度。

   来源：Hodgkin AL, Huxley AF. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve. J Physiol, 1952.

2. 信号整合

   通过空间总和（多突触输入叠加）与时间总和（连续输入叠加），神经元将突触后电位整合为单一输出信号。

   来源：Purves D, et al. Neuroscience, 6th ed. Sinauer Associates, 2018.

三、信息处理特性（Information Processing Properties）

1. 发放模式多样性

   神经元可呈现不同放电模式（如紧张性、相位性），影响神经编码效率。例如，小脑浦肯野细胞通过高频爆发调控运动协调。

   来源：Nature Reviews Neuroscience. Neuronal firing patterns

2. 神经调质调节

   多巴胺、血清素等神经调质通过G蛋白偶联受体（GPCR）改变离子通道活性，调节神经元兴奋性及突触传递效能。

   来源：Nestler EJ, et al. Molecular Neuropharmacology: A Foundation for Clinical Neuroscience, 4th ed. McGraw Hill, 2020.

权威参考文献

1. Kandel ER, et al. Principles of Neural Science (6th ed.)
2. National Institutes of Health (NIH). Brain Basics: The Life and Death of a Neuron
3. Purves D, et al. Neuroscience (6th ed.)
4. Nature Reviews Neuroscience - Neuronal Firing Patterns专题

（注：部分书籍来源未提供公开链接，建议通过学术数据库访问；NIH及Nature链接为可验证权威来源。）

网络扩展解释

神经元特性通常指生物神经元或人工神经元（如神经网络中的单元）的核心功能与行为特点。以下从生物和人工两个角度分别解释：

一、生物神经元的特性

1. 兴奋性
   神经元能对刺激产生电化学响应，通过离子通道的开放产生动作电位（如钠钾泵作用）。当输入信号超过阈值时触发全或无的脉冲。

2. 传导性
   动作电位沿轴突单向传播，通过髓鞘的跳跃式传导（郎飞结）加速信号传递，速度可达1-100米/秒。

3. 整合性
   树突接收来自其他神经元的突触输入，通过时空总和（时间叠加与空间叠加）决定是否触发动作电位。

4. 可塑性
   突触强度可调节，例如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），是学习与记忆的生理基础。

5. 不应期
   动作电位发生后存在绝对不应期（无法响应新刺激）和相对不应期（需更强刺激），确保信号单向传递。

二、人工神经元的特性

1. 输入加权求和
   接收多个输入 $x_i$，与权重 $wi$ 相乘后求和：$z = sum{i=1}^n w_i x_i + b$（$b$为偏置项）。

2. 非线性激活
   通过激活函数（如Sigmoid、ReLU）引入非线性，公式：$a = f(z)$，使网络能拟合复杂模式。

3. 学习适应性
   通过反向传播算法调整权重，最小化损失函数（如交叉熵、均方误差）。

4. 并行处理
   多个神经元可同时计算，适用于GPU加速的大规模矩阵运算。

关键区别

• 生物神经元依赖化学递质传递，存在延迟；人工神经元为纯数学计算，实时响应。
• 生物神经元具自修复能力；人工神经元结构固定，依赖训练数据优化。

若需特定领域（如脉冲神经网络）的扩展说明，可进一步补充。

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