神經元特性英文解釋翻譯、神經元特性的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 neuron behavior

分詞翻譯：

神經元的英語翻譯：

【計】 neuron
【化】 neuron
【醫】 nerve corpuscles; nerve-cell; neure; neuron; neurone

特的英語翻譯：

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

專業解析

神經元特性（Neuronal Properties）指神經元在結構和功能上的獨特性質，這些特性使其能夠接收、整合、傳導和傳遞神經信號。以下是基于神經科學權威文獻的詳細解釋：

一、結構特性（Structural Properties）

1. 細胞極性

   神經元具有高度極性化的結構，分為樹突（接收信號）、胞體（整合信號）和軸突（傳導信號）。樹突分支形成樹突樹，擴大信號接收面積；軸突通常包裹髓鞘，加速電信號傳導。

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

2. 突觸可塑性

   突觸連接強度可隨活動模式改變，表現為長時程增強（LTP）或長時程抑制（LTD），是學習和記憶的細胞基礎。

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

二、功能特性（Functional Properties）

1. 電興奮性

   神經元膜上的電壓門控離子通道（如鈉、鉀通道）可産生動作電位，實現電信號的全或無傳導。動作電位頻率編碼信息強度。

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

2. 信號整合

   通過空間總和（多突觸輸入疊加）與時間總和（連續輸入疊加），神經元将突觸後電位整合為單一輸出信號。

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

三、信息處理特性（Information Processing Properties）

1. 發放模式多樣性

   神經元可呈現不同放電模式（如緊張性、相位性），影響神經編碼效率。例如，小腦浦肯野細胞通過高頻爆發調控運動協調。

   來源：Nature Reviews Neuroscience. Neuronal firing patterns

2. 神經調質調節

   多巴胺、血清素等神經調質通過G蛋白偶聯受體（GPCR）改變離子通道活性，調節神經元興奮性及突觸傳遞效能。

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

權威參考文獻

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專題

（注：部分書籍來源未提供公開鍊接，建議通過學術數據庫訪問；NIH及Nature鍊接為可驗證權威來源。）

網絡擴展解釋

神經元特性通常指生物神經元或人工神經元（如神經網絡中的單元）的核心功能與行為特點。以下從生物和人工兩個角度分别解釋：

一、生物神經元的特性

1. 興奮性
   神經元能對刺激産生電化學響應，通過離子通道的開放産生動作電位（如鈉鉀泵作用）。當輸入信號超過阈值時觸發全或無的脈沖。

2. 傳導性
   動作電位沿軸突單向傳播，通過髓鞘的跳躍式傳導（郎飛結）加速信號傳遞，速度可達1-100米/秒。

3. 整合性
   樹突接收來自其他神經元的突觸輸入，通過時空總和（時間疊加與空間疊加）決定是否觸發動作電位。

4. 可塑性
   突觸強度可調節，例如長時程增強（LTP）和長時程抑制（LTD），是學習與記憶的生理基礎。

5. 不應期
   動作電位發生後存在絕對不應期（無法響應新刺激）和相對不應期（需更強刺激），确保信號單向傳遞。

二、人工神經元的特性

1. 輸入加權求和
   接收多個輸入 $x_i$，與權重 $wi$ 相乘後求和：$z = sum{i=1}^n w_i x_i + b$（$b$為偏置項）。

2. 非線性激活
   通過激活函數（如Sigmoid、ReLU）引入非線性，公式：$a = f(z)$，使網絡能拟合複雜模式。

3. 學習適應性
   通過反向傳播算法調整權重，最小化損失函數（如交叉熵、均方誤差）。

4. 并行處理
   多個神經元可同時計算，適用于GPU加速的大規模矩陣運算。

關鍵區别

• 生物神經元依賴化學遞質傳遞，存在延遲；人工神經元為純數學計算，實時響應。
• 生物神經元具自修複能力；人工神經元結構固定，依賴訓練數據優化。

若需特定領域（如脈沖神經網絡）的擴展說明，可進一步補充。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

别人正在浏覽...

【别人正在浏覽】