12、细胞集合与联想记忆:神经科学的探索之旅

细胞集合与联想记忆:神经科学的探索之旅

1. 引言

在神经科学领域,关于大脑如何工作的研究一直是一个核心课题。Hebbian突触规则为众多相关推测提供了基础假设,然而相关文献繁多且阅读起来可能有些枯燥和令人困惑。因此,在开始研究时,心中有一些具体问题至关重要。

2. 进一步的发展

2.1 探索大脑中的可行性

在提出一些颇具推测性的想法后,人们自然渴望了解这些想法是否能在大脑中真正发挥作用,特别是当假设大脑皮层像联想记忆网络一样工作时,细胞集合的大小和结构是怎样的。尽管神经科学已经积累了大量知识,但仅仅阅读文献是不够的。与神经生理学家和神经解剖学家团队合作来深入研究这些想法会是更好的选择,但并非总能实现。

2.2 技术系统中的实现尝试

退而求其次,尝试在技术系统中实现这些想法是一个可行的途径。由于20世纪80年代计算机速度极慢,研究人员首先开发了用于联想记忆的并行处理架构和相应硬件,即所谓的PAN系统(并行联想网络)。在这个过程中,研究人员意识到稀疏二进制模式和稀疏编码方法对这些记忆系统性能的重要性,并在1988年获得了相关专利。

以下是PAN系统的发展历程:
| 系统名称 | 建造地点 | 建造人员 | 相关信息 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| PAN 1 | MPI in Tübingen | Tobias Bonhoeffer | 1983年建造,包含9台廉价的ZX - 81计算机,8台并行工作,1台用于寻址和收集结果 |
| PAN 2 | MPI in Tübingen | Michael Erb | 由硕

【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控制策略,结合Matlab代码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,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。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Simulink模型,逐步实现建模控制算法,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适应性。
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