9、脊椎生成器中CPG电路的设计与参数调制

脊椎生成器中CPG电路的设计与参数调制

在神经科学与控制领域,中央模式发生器(CPG)电路是一个重要的研究方向。它能够产生节律性的输出,对于模拟生物的运动模式具有重要意义。下面将详细介绍两种不同类型的CPG电路:链式抑制CPG电路和循环抑制CPG电路,以及它们的参数调制方法。

链式抑制CPG电路

链式抑制CPG电路是基于单个振荡器的设计,通过振荡器之间的连接进一步构建而成。在构建之前,为了使CPG电路的表示更加简洁,对振荡器中的中间神经元和突触进行了简化。简化后的振荡器用“L”和“R”分别代表左右部分的四个中间神经元及其突触连接。

电路构建
  • 振荡器连接 :振荡器可以通过EIN和LIN中间神经元与其他振荡器建立连接。两个相同的振荡器可以通过抑制性突触连接,即第一个振荡器的EIN向第二个振荡器的同侧LIN发射抑制性突触。当多个振荡器以这种方式依次连接时,就形成了链式抑制CPG电路。
  • 突触权重设置 :振荡器之间的抑制性突触权重ωc被设置为相同的值 -1,目的是保持振荡器之间固定的相位差。
  • 特殊振荡器 :电路中除了普通振荡器外,还有一个特殊的命令振荡器,它属于运动控制中心,向链式拓扑的第一个振荡器发射抑制性突触。同时,命令振荡器还有两个额外的突触,一个兴奋性突触和一个抑制性突触,用于调制振荡器之间的相位差。这两个突触的权重定义如下:
    • $\omega_{excitatory} = \frac{\alpha}{\gamma + \alpha}$
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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