34、运动学习助力神经系统修复与发育

运动学习助力神经系统修复与发育

1. 受损神经系统的运动模式困境

神经系统受损后,其运动表现的可变性会降低。这是因为大脑“硬件”存在缺陷,不得不采用不寻常的模式,从而产生扭曲的运动模式。这些模式超出了正常可变性范围,且具有刻板性。

对于中枢神经系统(CNS)损伤或畸形的患者而言,在特殊的CDT设备上进行锻炼存在严重问题。这是由于该设备要求复杂的运动模式可变性,而受损神经系统难以满足。不过,患者可以从设备中部分学习运动模式的可变性。神经元结构的缺陷可能导致运动功能发育迟缓、加速或异常,部分功能可能完全无法发育,而其他功能仅表现出可变性降低。

2. 通过重现发育过程进行修复学习

新生儿、婴儿或幼儿所形成的机制和策略,并非仅在新生儿期或后期才出现的特殊现象,而是神经系统发育过程中的一个阶段。这些模式经过了测试和训练,在后期发育中可被修改,用于更复杂的运动行为。它们的完整性是婴儿正常发育的先决条件,例如,婴儿需要进行足够的爬行训练,以避免日后手臂和腿部出现协调问题。

新生儿的踏步运动(其特点是膝盖明显抬起),在严重颈脊髓损伤患者中会部分重现。在CDT治疗诱导部分再生后,踏步自动机制会部分转变为自主行走。如一位严重脑损伤患者,跑步能力尚可,但向前行走存在严重病理问题。然而,通过在行走时强调膝盖抬起,他部分激活了新生儿的踏步自动机制(主要位于脊髓,未受创伤性CNS损伤影响),短期内行走表现得到改善。

学习的目标不仅是为异常婴儿或儿童提供每种运动表现的有效运动模式,更重要的是在中枢神经系统中为特定情况下的适应性反应奠定基础,并促使学习迁移到其他无法直接训练的(运动)模式。例如,在跳板上跳跃和使用特殊CDT设备锻炼,可通过学习迁移改

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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