14、生物与智能的探索之旅

生物与智能的探索之旅

1. 生物学传奇人物悉尼·布伦纳

悉尼·布伦纳出生并受教育于南非,在剑桥大学参与了早期的分子遗传学研究。他与弗朗西斯·克里克在分子生物学实验室(LMB)共享一间办公室。在发现 DNA 结构和破解遗传密码后,克里克决定专注于人类大脑研究,而布伦纳开创了以秀丽隐杆线虫(C. elegans)为新的模式生物的研究。这种线虫生活在土壤中,仅有 1 毫米长,只有 302 个神经元。通过追踪其体内每个细胞随时间的变化,它成为了理解生物从胚胎发育的许多突破的起点,布伦纳也因此在 2002 年与 H. 罗伯特·霍维茨和约翰·E·苏尔斯顿共同获得了诺贝尔生理学或医学奖。

布伦纳还以机智著称。在他的诺贝尔演讲中,他称赞线虫是“大自然对科学的馈赠”。2009 年,他在索尔克研究所发表了题为“解读人类基因组”的系列讲座,全程没有使用一张幻灯片或道具。他以逐碱基对读取整个人类基因组为目标,发现了不同基因和物种间 DNA 片段的有趣相似性。

布伦纳涉足多个领域,他在新加坡有实验项目,是冲绳科学技术研究所的创始所长,还是弗吉尼亚州阿什本附近的霍华德·休斯医学研究所珍妮莉娅研究园区以及我在拉霍亚索尔克研究所领导的克里克 - 雅各布斯理论与计算生物学中心的高级研究员。他还曾聘请大卫·马尔在 LMB 从事计算方面的工作,并通过朋友西摩·帕佩特为马尔在麻省理工学院人工智能实验室安排了职位,可见他处于分子遗传学和神经生理学两个领域的核心位置。

2. 一个故事的起源

一次在拉霍亚的晚宴上,我给布伦纳讲了一个多年前在哈佛医学院做博士后时听到的故事:弗朗西斯·克里克死后上了天堂,圣彼得惊讶地看到这位虔诚的无神论者,而克里克是来问上帝一个问题。他被带到一个满是轮

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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