18、神经网络学习理论与神经系统修复:探索运动学习的奥秘

神经网络学习理论与神经系统修复:探索运动学习的奥秘

1. NPCs与激活网络的连接

Cav 1.2/1.3通道在成年神经前体细胞(NPCs)上的激活对神经发生有显著影响。这些通道主要在兴奋性突触输入产生去极化时开放。然而,体内增殖的NPCs可能并未形成突触连接,其激活机制尚不明确,基于运动的学习疗法也未给出NPCs受刺激的答案。不过,从患者的改善情况可以推断,包括结构修复在内的修复过程会不断适应特定激活回路的需求。在治疗过程中,中枢神经系统(CNS)网络会被整体激活,尤其是那些需要修复的子网络。

2. 关键期可塑性

成年新生神经元与发育中的神经系统中的神经元一样,具有关键期可塑性。当患者在极限训练中中断治疗时,其功能会恶化,这可以通过测量协调动力学来量化。这种患者的体验与可塑性的短暂性相符。为了不错过成年大脑中新生成神经元在关键期出现的增强突触可塑性,治疗不应停止超过3天,特别是在我们不确定关键期何时出现的情况下。

3. 神经网络与模式稳定性

动物研究中常被忽视的一个方面是神经网络模式需要稳定。如果网络结构发生改变,网络稳定性就会受损。有研究表明,增强可塑性的短暂性可能为成年新生神经元在关键期内作为经验诱导可塑性的主要调节者提供基本机制,同时维持成熟回路的稳定性。在人类中,每次结构改变都会损害CNS自组织的稳定性,这必须通过基于运动的学习来重新建立。在修复过程中也可能出现不稳定性,每次恢复功能时都会出现不稳定性,可通过协调动力学值量化,并通过持续的基于运动的学习疗法进行修复。

以下是一个简单的表格展示网络变化与稳定性的关系:
|网络状态|稳定性情况|
| ---- | ---- |

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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