8、新皮质处理架构的发展与可塑性

新皮质处理架构的发展与可塑性

1. 感知的神经机制与挑战

在自然环境中,复杂的刺激组合引导着我们的行为。比如,我们能通过眼睛形状、头发颜色、声音等多种刺激来认出朋友。那么,介导感知复杂刺激的生物行为过程是什么,又该如何模拟这些过程呢?

1.1 哺乳动物感知系统的一般特征

研究发现哺乳动物感知系统有以下几个一般特征:
- 感觉处理路径 :感觉处理始于物理能量刺激相应的感受器,激活感觉通路到达丘脑核,进而通向大脑皮层的感觉区域。以视觉系统为例,光感受器激活视网膜中的神经节细胞,其纤维支配外侧膝状体核(LGN),LGN 的纤维再支配枕叶皮层的初级视觉区(V1)的神经元。
- 神经元响应特性 :初级感觉区的神经元向感觉联合皮层的神经元发送传出信号,后续神经元对来自更大环境区域的更复杂刺激组合反应更强烈。如 V1 中的细胞仅在视野小区域出现特定方向的线条时才会响应(即 V1 神经元感受野小),而视觉联合区的细胞对某些线条组合反应强烈且感受野大。
- 反馈与前馈通路 :从感受器到感觉联合皮层的前馈通路由循环通路补充。在视觉系统中,循环通路从 V1 延伸到 LGN,从深层到浅层感觉联合区,以及从运动联合区到感觉联合区。
- 感觉联合皮层细胞特性 :感觉联合皮层中对复杂刺激组合有反应的细胞具有广泛的调谐特性,即它们对一种特定的刺激组合反应最强,但对其他组合也有反应。

1.2 连接性的决定因素

感觉系统的总体结构主要由遗传因素决定,但大脑区域内神经元之间的具体连

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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