中科院心理研究所认知神经科学考博考试涉及神经科学基础理论、认知心理学核心概念、脑成像技术原理及实验设计方法等内容。考生需系统掌握《认知神经科学》（第二版）王建平主编的教材，该书以神经科学视角解析感知、记忆、注意等认知过程，重点章节包括"感觉系统与知觉组织""工作记忆的神经机制""情绪与情感脑区"等，配套习题需结合历年真题强化训练。

推荐补充阅读Kanwisher的《认知神经科学：认知科学与脑的探索》，该书通过"认知模块假说"构建理论框架，详细阐述fMRI、EEG等技术的实验范式。特别关注第5章"视觉认知的神经基础"与第8章"语言处理的脑区网络"，其中关于V1区功能定位与布洛卡区的神经环路分析是高频考点。建议绘制"认知过程-脑区-神经递质"三维度知识图谱，强化跨章节知识联结。

实验方法类必读《认知神经科学中的统计方法》（Friston著），重点掌握Generalized Estimating Equations（GEE）在纵向数据分析中的应用，以及Dynamic causal modeling（DCM）在脑网络建模中的实践。需通过模拟数据完成3-5个经典实验的统计建模，如Stroop任务的激活模式分析。2023年新增考点包括机器学习在神经影像数据降维中的应用，推荐研读《Machine Learning for Cognitive Neuroscience》第4章。

前沿领域需关注《Nature Neuroscience》2022-2023年发表的"神经可塑性调控记忆编码"系列研究，重点理解海马体CA1区突触可塑性与记忆巩固的分子机制。结合《Trends in Cognitive Sciences》2023年特刊"Computational Cognitive Neuroscience:从理论到技术"，掌握贝叶斯推理在决策神经科学中的应用范式。建议建立"经典理论-技术突破-跨学科融合"的三级文献分析框架。

备考策略方面，建议采用"4+1"复习周期：4周完成知识体系构建（每日3小时精读+2小时真题），最后一周进行全真模拟（严格计时+错题归因）。重点突破"多模态脑成像数据融合分析"（占分25%）与"认知缺陷的神经机制干预"（占分20%）两大核心模块。特别要注意2024年新增的"神经伦理学"案例分析题，需结合《Neuroethics》第7章"脑机接口的知情同意"进行专题训练。