12、甲壳类动物运动模式生成网络解析

甲壳类动物运动模式生成网络解析

1. 前后通风切换

1.1 运动神经元变化

在反向通风时,支配L2和D2肌肉且在正向通风时活跃的运动神经元停止放电,这些肌肉转而由一组特定的反向运动神经元驱动。这些“反向”运动神经元在正向通风时受到周期性抑制而不放电,在反向通风时,它们的募集显然是由于此时的持续性去极化驱动。

1.2 CPGi水平的神经元切换

在CPGi水平也发生了神经元切换。反向通风时,CPGi1的峰 - 峰振幅增加,而CPGi5的振幅减小。CPGi5振幅的减小足以使其可能停止释放递质,从而不再是通风CPG的功能元件。CPGi1的变化是否大到足以构成一种切换(即仅在反向通风时与CPG一起发挥作用)尚不清楚,但在反向通风时它对CPG的输入明显更大。其他6个CPGi的振荡振幅在正向和反向通风时保持不变。

1.3 反向切换中间神经元RSi1

已鉴定出一种反向切换中间神经元RSi1,当通风反向时它去极化,并在反向通风期间保持去极化。通过电流注入使RSi1去极化会在该步骤持续期间使通风反向,而在反向通风时使RSi1超极化会终止反向运动程序。向RSi1注入短暂的去极化电流脉冲仅在模式的某些阶段应用时才能重置正向节律,这表明RSi1仅在周期的特定部分能够访问通风CPG。超极化脉冲永远不会重置正向通风,这表明RSi1在正向通风时不是CPG的组成部分。一个有吸引力的假设是,RSi1通过抑制正向通风的L2和D2运动神经元以及CPGi5,并兴奋特定的反向运动神经元和CPGi1来导致反向。RSi1的前分支靠近FMis跨越胸神经节的位置,并且在反向通风时FMi2会持续超极化。RSi1的后分支可能为反向通风开始与心动过速之间的关联提供一

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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