大脑结构范例(3篇)

大脑结构范文篇1

【关键词】人工智能；结构计算模型；结构感

近十多年来，随着电脑的普及、人工智能和电脑软件的飞速发展，人类社会的生产方式和生活方式正发生着巨大的变化，很多领域的社会生产率得到了空前、大幅的提高。建筑结构设计领域亦如此，那些既有有手工设计绘图经历又有电脑设计绘图经历的结构设计师，一定更能更能深刻理解和感受到电脑对设计师的巨大的解放和促进作用。

一、电脑不能取代人脑

不可否认，借助电脑的帮助，我们设计师的效率获得了惊人的提高，设计周期大大的缩短。近几年，随着中国城市化建设的热潮，越来越多的人涌入房屋设计行业，设计行业的技术门槛似乎变得越来越低。有些人甚至认为，结构设计没什么，只要有电脑和软件就能解决结构工程问题，非常简单，几乎用不着大脑。电脑似乎可以解决所有问题，而且，确实，很多懒惰的结构设计师的确是这么做的。他们的设计过程通常是这样的：建立结构计算模型，然后选择计算软件下拉菜单进行计算，接着查看计算结果，看看轴压比、配筋、位移比等等是否满足要求（甚至有些设计师再简化一点，看看计算结果里是否有红色显示，没有即可以），满足了，就进入下一步绘图阶段了。而且设计绘图，在这些结构设计师看来似乎也是那么容易，如果计算采用的是中国建筑科学研究院开发的PKPM软件计算的话，只需转入PKPM后处理程序，轻点鼠标或选择下拉菜单，按几下回车键，施工图纸就跃然纸上（其实是电脑上），然后输出打印，一切可以！一个工程设计完成！这一切看起来是多么的轻松！原来设计可以这样做！整个计算设计直到图形输出过程，几乎没有消耗多少设计师的大脑细胞！从他们的设计过程来看，人的大脑没有起到多大的作用，电脑似乎取代了人脑。

可是，结构设计真的能这样吗？电脑能够真正的取代人脑吗？答案显然是否定的。

图纸是工程师的语言，表达的是设计者的意图。图纸中的内容反映的是工程师对改工程结构的认识和理解而后形成的图形表达。而对事物的认识和理解最终来源于人脑DD设计师的大脑。那么，这个缺乏人脑参与的设计图形产品，最终质量如何呢？我们称之为低级粗制品。我们懒惰的结构工程师带着自己的图形产品和电脑输出的计算书，呈现给经验丰富、理论扎实的资深结构工程师进行审图时，经常会发生这种情景：一曰：此处配筋不正常、不合理，为何如此？一曰：彼乃电脑计算结果。悲哉！设计师竟然可以如此依赖电脑。

一个没有经过人脑进行雕凿和修饰的工程设计产品注定是先天不足、存在质量缺陷的。电脑只是我们用来进行设计的工具而已，它并不是万能的，它自身并不能代表设计师做出完全正确合理的判断，最终的计算结果是否合理、是否正确，需要结构设计师自身做出判断而后进行设计。不同的简化和假设，计算出来的是不同的。比如，现行计算软件对墙板构件是有一定假定前提条件的，在某种特定结构布置下是不符合计算假定的，这样的电算结果就容易出现问题。

二、电脑替代人脑部分工作

电脑人机交互式输入模式的出现，绘图软件、计算软件的不断完善发展，使我们的设计工作越来越简便。

结构工程师的工作量主要是两部分，一部分是计算过程，还有部分是绘图过程。对于计算的工作量，由于现在电脑计算软件已经将现行规范中的计算理论纳入其计算校核程序，所以我们结构工程师只需根据建筑设计师提供的建筑平面图、立面图、剖面图及详图，将它进行合理假设、简化，并建立与之对应的恰当、合适的结构计算模型，计算过程电脑会自动进行，同时输出计算结果，并能初步自行检验计算结果是否合理。

三、“结构感”概念的提出

目前，在结构设计领域，这种把使用计算机的能力当成能胜任工作的观点，正在像传染病一样到处蔓延。在一个个建筑工程设计通过电脑源源不断的输出时，在电脑逐步替代人脑工作的同时，我们设计师的大脑功能却在慢慢退化，特别是缺乏思考、懒惰的结构设计师的大脑的衰退速度更是惊人。我们的设计师的大脑变得如此依赖于电脑，以至于正在迅速丧失不依赖电脑进行计算工作的技能，而这恰恰正是我们结构工程师真正赖以生存的本领。这种情况的出现，有客观因素也有主观原因。有很多时候，设计师同时进行着几个工程设计。在这个速度至上的年代，在业主对经济效益和效率过分追求的压力下，对速度与形式主义的苛求被可怕地置于进步的名义之下，与此同时许多时间却又被浪费在重复的管理环节之上，留给设计师的时间已少之又少。但是，时间少不能成为我们不思考的理由。当初没有时间细细思量或仔细斟琢的某个构件或某个环节，可以抽时间回头重新思考、总结、归类。如果设计过程中因为时间关系来不及弄明白，一知半解、囫囵吞枣的应付过去，事后由于惰性的原因，对不熟悉、不理解的相关原理、规范不去追根究底、弄清原委，结构设计师大脑里的相关知识库怎么能够积累、扩大，技术水平怎么能够提高。长此以往，设计师必将越来越依赖于电脑，设计也将不称之为设计，因为一个主要依赖电脑而没有人脑参与并进行雕凿修饰的设计产品是没有生命力的。

人类社会的不断向前发展是建立在对前人的经验、教训不断归纳总结的基础上的，工程结构设计领域同样如此。

通过各种不同结构类型的工程设计，结构工程师大脑里的知识库得到不断的丰富和补充。日积月累，知识、经验、直觉、悟性有机结合的对工程“认知”的巨大综合体将会形成于结构工程师的大脑里。这种对工程认知的巨大综合体和设计师个体的结合，我们称之为“结构感”，和概念设计有所区别。概念设计有很多文献进行过讨论和论述，并形成了相关的理论描述。我们这里称之的“结构感”是不能用文字来描述的，它是人体与工程认知的结合体，是有别于此的。如同历史上优秀的军事将领，在瞬息万变的战场，他们能做出做出冷静、正确的判断，用兵如神。在几万人或几十万人性命莜关的关键时刻，他们做出正确判断的依据是在历次战斗中形成的超乎常人的军事直觉。同样一个建筑工程，有的结构图纸简单清晰，一目了然；有的图纸繁冗复杂，让人云里雾里，不知表达的什么意图。有的结构图纸经济而安全；有的浪费确不安全。为什么同样一个工程，不同的结构师最终设计出来的图纸会差别这么大呢？因为由于个体的差异，理论知识、设计经验、悟性的不同，结构感不同，对工程的理解和认知就会不同，最后设计出来的图纸自然就不一样了。计算机不可能，而且永远不可能，成为人类知识、经验、灵感、远见、独立思考以及自古以来的勤奋的替代品。

四、结语

因此，在现代社会要成为一个优秀的结构工程师，任重而道远。由于电脑绘图软件和计算软件的功能日益强大，结构师要使它们成为设计的好帮手，必须了解它，熟悉它，然后熟练运用它，做到知己知彼。设计师如果仅按规范条文、电算结果机械地把施工图画出来，不是一个真正合格的设计师。同时，结构设计师使用结构计算软件时必须有深厚的理论功底，必须有大量的手算积淀，必须在用软件计算前就对可能的结果有大概的预测，否则就会导致对电脑计算软件的误用。我们可以运用电脑进行计算分析，但不能一味的依靠电脑判断计算结果并指导结构设计，否则必成为电脑的奴隶，留下较多的工程隐患。最后，也是最重要的一点，结构设计师遇到问题要学会思考问题，解决问题，不断加强自己的结构感，在没有电脑计算的情况下，仍然能做出初步准确的判断。

大脑结构范文

本文介绍了脑复杂网络的概念和技术现状，分析了功能性、结构性和因效性三种不同的脑网络连接类型，并讨论了基于时间序列的复杂脑网络的建模与分析方法。

【关键词】脑网络时间序列脑网络建模复杂网络

人的大脑是世界上最复杂的系统，包括有百亿计的神经元。每一个处理信息的神经元通过大量的突触与其它神经元相连，神经元和突触共同组成了无比复杂的脑神经网络。人体自身及其与外界交互的所有信息，都由这个脑复杂网络来处理，它的效率和工作状态直接决定人的精神与健康状态。研究脑网络，首先要连接网络中的每一个节点即神经元之间的连接类型，并通过信息在网络中的传递和处理过程，建立起相应的分析模型，然后结合具体的采样数据，做模拟网络运行，以得到网络特征。

1脑复杂网络及其常见的连接类型

当我们将脑神经网络当做常规意义上的拓扑网络来研究时，脑神经元即为网络中的节点，神经突触则相当于拓扑网络的边，而大脑做出的各种行为，均可以看作这个复杂的网络对各类信息的传递与处理的过程。这其中，神经元之间连接类型关注的重点，通过对常规拓扑网络的三种连接关系在脑复杂网络中的映射，了解脑网络的基础工作原理。

1.1功能性脑网络（functionalbrainnetworks）

功能性脑网络是以分析神经元、神经集群、功能脑区等不同尺度上的脑功能单元之间的连接关系和统计趋势为主的无向网络，一般基于脑网络的各类功能信号，如电、磁、代谢信号等进行网络建模。在目前的脑网络研究领域，研究人员一般主要依据EEG/MEG/fMRI等方式进行建模并模拟研究脑功能性脑网络的特点。EEG和MEG的优点是时间分辨率较高，可以达到毫秒级，缺点是空间分辨率只能达到厘米级，达不到微观尺度上的分析要求。fMR主要反映生理代谢和血液方面的信息，它的空间分辨率达到了毫米级，但时间分辨率只有秒级。在未来，结合了EEG、MEG和fMRI的综合优点，进行多模态脑网络研究将能够更加全面地展现脑网络的特征。

1.2结构性脑网络（anatomicalbrainnetworks）

结构性脑网络主要反映大脑的生理结构，以神经元之间的化学连接和电连接为主。在不同量级的空间尺度上，可以定义不同的结构性脑网络，如单个神经元之间复杂的联系通路即可视为一个“微网络”，而局部的神经通路单元则相当于一个局部的结构性网络，各个局部网络则又是组成脑网络基础节点，最终形成了一个层级结构十分复杂的结构性网络。大脑包括约100亿个神经元和数千倍的突触。用生理解剖的方法来分析神经元结构性连接网络，是目前研究脑网络最重要的方法之一。

1.3因效性脑网络（effectivebrainnetworks）

因效性脑网络聚焦于脑网络中各节点之间的相互作用以及节点间信息流向。不同于无向连接的功能性脑网络。因效性脑网络重点研究网络中各种连接的方向性，着重分析各网络节点之间的因果关系以及统计趋势，并根据信息在节点之间的传播方向来分析脑网络的工作过程。因效性脑网络和功能性脑网络的差别在于如何量化测度网络节点之间的关系。一般采用因果关系分析来对网络连接强度进行量化。

2时间序列脑网络构建与研究

构建脑网络可分3步，即定义节点、定义和测定结点之间的连接强度，选取合适的阈值并在连接强度大于闽值的节点之间建立连接边。一般通过稀疏性确定节点之间存在边的比率。例如：稀疏性值为0.2，即代表当前脑功能网络中存在边数占完全网络的边数的百分之二十。权值概率分布差异较大，难以避免网络存在散点或冗余的边，使得网络不满足连通性，并通过脑复杂网络的拓扑结构、递归图、度分布、模体分布等特征来揭示脑网络内在机制。

由测量时间序列构建复杂网络方法描述为，给定一个时间序列：

X（sΔt）（s=1，2，…，N）

其中Δt是单位采样时间，N为采样数据长度。假设此方法得到时间序列的延迟时间和最小嵌入维数均满足网络工作，利用延迟坐标嵌入方法得到一个多维向量：

Y={y1（k），y2（k），…，ym（k）}={z1（n），z2（n），…，zM（n）}={x（kΔt），x（kΔt+τ），…，x（kΔt+（m-1）τ）}

其中：n=1，2，…，m，m为嵌入维数;k=1，2，…，M，M=N-（m-1）τ/Δt为数据长度;τ为最佳时延。

为构建网络，分别计算两个向量点间的欧式距离得到一个M×M维的加权邻接矩阵D，给定两个向量点zi（n）和zj（n），向量点间的欧式距离定义为：

dij=||zi（n）-zj（n）||

其中：dij代表为矩阵中的i行j列元素。rc为一个合适的阀值，即当dij>rc时，表示网络为无连接，反之则表示节点i与j间有连边存在，邻接矩阵A的元素aij为1。具体描述为：

aij=

由此我们就获得了一个初始的时间序列网络模型，通过对各类脑网络信号的获取和输入，即可以得到不同的脑网络拓扑的特性，受篇幅和环境条件所限，本文未进行更深入的实际分析，仅供参考。

3结语

在脑复杂网络的研究中，结构性网络是物理基础，功能性网络、因效性网络是研究目标的抽象模型。脑复杂网络的研究不仅在了解人体自身机制、防治神经性疾病方面具有现实意义，同时对复杂计算机网络的研究与建设也有十分重要的指导意义。

参考文献

[1]唐孝威，黄秉宪.脑的四个功能系统学说[J].应用心理学，2003，02：3-5.

[2]郝崇清，王江，邓斌，魏熙乐.基于复杂网络的脑电信号分析[J].计算机应用研究，2012，29（9）：3870-3872.

[3]蔡世民，洪磊，傅忠谦，周佩玲.基于复杂网络的脑电信号回归分析[J].中国科学技术大学学报，2011，41（4）：331-337.

大脑结构范文

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