1、思维演算:从理论到现实的探索

思维演算:从理论到现实的探索

1. 思维演算概念的起源与早期探索

思维演算这一概念,最早可追溯到1981年。当时,作为一名二年级研究生,在教授詹姆斯·戴维斯(James Davis)开设的“大脑与行为”研讨课上,首次接触到了“思维演算”(Calculus of Thought)这一说法。戴维斯教授深入讲解了当时的认知神经科学知识,并着重探讨了各种神经计算模型。他强调,认知神经科学研究的目标,是发现一种神经演算,即全面且统一地理解大脑如何在诸如协调运动、感知、学习与记忆、决策以及因果推理等多种功能中进行计算。他认为,若能掌握这种演算,人工智能的实际应用将超乎想象。

此后,在博士论文研究中,专注于听觉注意力处理的时间关系,通过头皮记录的脑电图(EEG)α节律来进行研究。在20世纪80年代早期和中期,人们对将EEG作为了解正常人类认知的窗口兴趣不大,普遍认为大脑电场电位的测量过于粗略,无法包含有价值的信息。然而,现在有大量证据表明,脑场电位测量,如EEG α节律,对振荡和同步的神经信号敏感,这些信号确实反映了认知处理的节奏和时间进程。该博士论文研究是少数早期记录EEG测量的振荡神经同步与认知之间平行关系的研究之一。通过这项研究以及其他教师的建议,深刻认识到了控制良好的实验结果在提供更可靠解释方面的重要性。但该论文并未探讨振荡神经同步机制如何执行基本的认知计算,从那时起,一直思考“思维演算”是如何运作的。

博士后研究期间,与蒙特·布赫斯鲍姆(Monte Buchsbaum)在加州大学欧文分校大脑成像中心合作。研究主要集中在可能患有阿尔茨海默病的患者的颞叶EEG异常减慢,以及非痴呆老年人的相关颞叶减慢。1990年发表的一篇论文重复了其他研究,包括蒙特实验室的一项研究,显示阿尔茨海默病患者与

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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