一种可用于脑神经网络分析的有向网络分解算法

摘要：文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用，并用量化模型结合结构风险最小化相关理论说明时序控制作用的意义。文献[10-24]汇总介绍量化模型中的一些细节。本文介绍我们开发的一个算法，这一算法实现将一个有向网络分解为一系列前向网络集合。分解出来的前向网络集合可用于分析各种情况对某一细胞活动情况的影响，也可用于搭建精细的神经网络模型，进而用于辅助医学等方面的研究。

关键词 过程存储和重组模型；时序控制；脑电波；微循环；结构风险；中枢神经系统；信息处理；微环路；时间认知；智力起源；大脑量化模型；前向网络树；网络分析
中图分类号：Q426             文献标识码：A           文章编号：            

An Arithmetic For Network Analysis：From Directed Graph To FFN Trees
XIEQIN1,*

Abstract: Literatures [1-9] suggest that blood circulation plays the role of basic timer when brain processing

information; and suggest a quantitative model of brain information processing. Literatures [10-24] introduced details of the quantitative model. This article introduces an arithmetic that we design for network analysis. This arithmetic is able to change a directed network with feedback loops into a set of feed forward networks，according to the quantitative solution suggested by literatures [1-9].
Keywords: model of process storing and recalling; timing control; EEG; microcirculation; structure risk minimization; CNS; information processing; micro circuit; time cognition; origin of intelligence; quantitative model of brain information processing; Feed Forward Network Tree; FFN Tree; network analysis

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一种可用于脑神经网络分析的有向图分解算法 20140225第三稿.doc/* 重要修改的地方已用红色标出*/