52、AI技术在生物信号模拟与运动学习支持中的应用探索

AI技术在生物信号模拟与运动学习支持中的应用探索

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术在生物医学和运动学习等领域展现出了巨大的应用潜力。本文将深入探讨AI技术在生物信号数值模拟以及运动学习支持方面的研究进展与应用实践。

1. AI模型设计与优化

在生物信号模拟的研究中，生成对抗网络（GAN）被应用于诸如稳定图和心电图（ECG）等生物信号的数值模拟。然而，GAN学习的稳定性是一个难题，研究人员设计并训练了多个模型来生成伪汇率，但只有少数模型表现出稳定的学习效果。

为了稳定GAN学习，研究采用了双曲正切函数（tanh）作为生成器输出层的激活函数，除输出层和全连接层外，使用LeakyReLU设计判别器。同时，由于生成伪汇率的准确性依赖于参数，因此需要对各种参数设置进行优化。

在优化过程中，研究发现了两个有助于网络训练的指标：一是生成器和判别器训练数据的总输出误差要小；二是生成器和判别器训练数据的输出误差值越低，学习越稳定。基于这两个指标，开发并优化了优化函数：
[OptimisationFunction(GLoss, DLoss) = \ln GLoss + \frac{DLoss}{GLoss}]
其中，GLoss是生成器网络的训练误差，DLoss是判别器网络的训练误差。

为了最小化生成器模型的优化函数值，设置了卷积层数量（四个）、每层滤波器数量（16, 32, 64, 128）和滤波器大小（1 - 10）。由于计算成本高，判别器模型未进行优化。

模型类型	卷积层数量	每层滤波器数量