l Bevezetés. - 2 Dinamikus rendszerek: áttekintés 7. - 2. 1 Determinisztikus dinamikai rendszerek. - 2. 3 Statisztikai idősor-elemzés. - 3 Statisztikai szerkezet kinyerése dinamikus rendszerekben: parametrikus megfogalmazás. - 3. 1 Az információelmélet alapfogalmai. - 3. 2 Parametrikus becslés: maximális valószínűség elve. - 3. 3 Lineáris modellek. - 3. 4 nemlineáris modellek. - 3. 5 Sűrűség becslése. - 3. 6 Információelméleti megközelítés az idősoros modellezéshez: Redundancia kinyerése. - 4 Alkalmazások: Idősorok parametrikus jellemzése. - 4. 1 Előremutató tanulás: Kaotikus dinamika. - 4. 2 Ismétlődő tanulás: kaotikus dinamika. - 4. 3 Dinamikus túledzettség és Ljapunov büntetés. - 4. 4 Orvosbiológiai adatok előrecsatolása és ismétlődő tanulása. - 4. 5 Felügyelet nélküli redundancia-kivonáson alapuló modellezés: kaotikus dinamika. - 4. 6 Felügyelet nélküli redundancia extrakciós modellezés: Orvosbiológiai adatok. - 5 Statisztikai szerkezet kinyerése dinamikus rendszerekben: nem paraméteres megfogalmazás. - 5. 1 A statisztikai függőségek nem paraméteres észlelése idősorokban. - 5. 2 A dinamika nem paraméteres jellemzése: az információáramlás fogalma. - 5. 3 Információáramlás és durva szemcsék. - 6 Alkalmazások: Idősorok nem paraméteres jellemzése. - 6. 1 Nemlineáris korrelációk észlelése idősorokban. - 6. 2 Az idősorok nem paraméteres elemzése: Optimális késleltetés kiválasztása. - 6. 3 A dinamikus rendszerek információáramlásának meghatározása folytonos valószínűségi eloszlásokból. - 6. 4 Az időjelek dinamikus jellemzése: Az integrált információáramlás. - 6. 5 Információáramlás és durva szemcsés: numerikus kísérletek. - 7 Statisztikai szerkezet kinyerése dinamikus rendszerekben: félparametrikus megfogalmazás. - 7. 1 Az egyváltozós idősorok markovi jellemzése. - 7. 2 A többváltozós idősorok markovi jellemzése. - 8 Alkalmazások: Idősorok félparametrikus jellemzése. - 8. 1 Egyváltozós idősor: mesterséges adatok. - 8. 2 Egyváltozós idősorok: Valós adatok. - 8. 3 Többváltozós idősorok: mesterséges adatok. - 8. 4 Többváltozós idősor: Daganatok kimutatása EEG idősorokban. - 9 Információfeldolgozás és kódolás térbeli és időbeli dinamikai rendszerekben: tüskés hálózatok. - 9. 1 Tüskés neuronok. - 9. 2 Információfeldolgozás és kódolás egyetlen tüskés neuronokban. - 9. 3 Információfeldolgozás és kódolás tüskés neuronok hálózataiban. - 9. 4 A dinamikus rendszerek feldolgozása és kódolása. - 10 alkalmazás: Információfeldolgozás és kódolás téridőbeli dinamikai rendszerekben. - 10. 1 A kötési probléma. - 10. 2 Az inger megkülönböztetése a neurális hálózatok tüskéskedésével. - 10. 3 Numerikus kísérletek. -Utószó. - A függelék: Láncszabályok, egyenlőtlenségek és egyéb hasznos tételek az információelméletben. - A. 1 Láncszabályok. - A. 2 Az információelmélet alapvető egyenlőtlenségei. - B függelék Egyváltozós és többváltozós kumulánsok. - C. függelék Kaotikus rendszerek információáramlása: termodinamikai megfogalmazás. - D függelék Általános megkülönböztetés egyetlen tüskés neuron tüskeválasz modellje alapján: analitikai eredmények. -Hivatkozások. Nyelv: angol