16、认知心理过程的机械论描述探讨

认知心理过程的机械论描述探讨

1. 引言

曾经,认知甚至意识问题并不在神经科学的研究范畴内。然而,在过去40年里,机械论、计算论和神经科学的方法被广泛用于探讨这些问题,催生出了神经哲学、神经心理学、神经经济学和认知神经科学等介于自然科学和人文科学之间的新学科。

有人致力于在神经科学和计算机科学领域提出“神经信息处理”的理念,比如推动认知科学在德国心理学界的发展,还倡导通过神经网络为人工智能提供“替代”方法,这也促进了通用人工智能的发展。

2. 人类、猴子与机器

2.1 我们能否将自己视为机器人

从某种角度看,我们不能将自己视为机器人。我们制造的机器人是为特定目的而设计的,是使用者的复杂工具。而我们(包括动物)并非为他人的特定目的而被制造,通常观点认为生物是为自身生存而运作,虽然也有人认为我们是基因用于繁衍的工具。

但从另一个角度看,我们可以将自己视为机器人。大多数人认同物理定律适用于大脑内部的活动,大脑中的物理机制决定了我们的思维,因此思维和机器人的运作一样,可作为物理研究的对象。

2.2 能否将彼此视为机器人

换个问题,我们能否将彼此视为机器人?也就是说,我们所观察到的他人行为,是否存在机器人无法产生的情况?原则上,答案是否定的,并且我们一直在构建能展现人类智能行为的机器人。

我们主要关注信息处理方面,忽略了如制造能像人类一样行走的部件,以及输入编码和输出组织等难题。我们尝试设计能解决生物所面临问题的机器,并证明了可以进行适当的预编码和后编码(尽管方式较为死板)。同时,我们认为在实际生物中,进化已为生物提供了合理的预编码和后编码。目前,许多实验室正

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模与仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子与运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法与对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程与工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导与仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析与实际硬件实现。
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