16、神经自适应游戏在疼痛分散中的应用研究与挑战

神经自适应游戏在疼痛分散中的应用研究与挑战

1. 研究背景与目的

在疼痛管理领域,寻找有效的分散注意力方法一直是研究的重点。神经自适应游戏作为一种新兴的技术,旨在通过实时监测大脑活动来动态调整游戏难度,以达到更好的分散注意力和提高疼痛耐受性的效果。本研究旨在测试神经自适应游戏的有效性,并通过与随机版本的相同游戏进行对比,评估其在难度调整、疼痛耐受性和主观自我报告指标方面的差异。

2. 研究方法

2.1 实验设计

  • 对比游戏选择 :选择随机自适应游戏作为对照条件,认为该设计能提供最等效的比较点。
  • 参与者设置 :从最低游戏需求级别开始,让参与者体验神经自适应游戏和随机游戏。

2.2 技术应用

使用功能性近红外光谱(fNIRS)技术实时测量大脑活动,以实现神经自适应调整。

3. 研究结果

3.1 随机游戏与神经自适应游戏的相似性

研究发现,随机游戏在难度调整模式上与神经自适应游戏高度相似,不仅调整频率相同,适应范围(如难度增减 10%)也一致。由于初始难度较低,游戏难度往往从起始点呈线性或二次方式增加,随机游戏只是以比神经自适应游戏更快或更慢的速度推进这一进程。
| 对比项目 | 随机游戏 | 神经自适应游戏 |
| ---- | ---- | ---- |
| 难度调整频率 | 相同 | 相同 |
| 适应范围 | 增加或减少难度 10% | 增加或减少难度 10% |
|

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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