在小腦皮層神經(jīng)元水平上研究小腦如何實現(xiàn)對肢體運動的控制并運用到智能機器人系統(tǒng)中,是目前人工智能和康復(fù)醫(yī)學等研究領(lǐng)域的一個熱點。目前通常使用的小腦模型僅以控制效果為目的,雖借鑒了小腦的功能模式,卻忽略了小腦的結(jié)構(gòu)特性。實際上,小腦模型除了用于實現(xiàn)控制目的以外,還應(yīng)該具有控制過程的可解釋性并能分析小腦發(fā)生病變時帶來的后果等,所以需要建立一種更能表達小腦特性的仿生小腦模型。本文在神經(jīng)元水平上探討了小腦如何處理外部輸入信息進而產(chǎn)生控制指令的過程,通過對具有勻質(zhì)結(jié)構(gòu)的小腦進行功能化分塊,構(gòu)建了一種包含小腦皮層主要細胞類型和細胞間連接方式的新型仿生小腦運動控制模型。通過仿真實驗和力反饋器控制實驗表明,本文構(gòu)建的仿生小腦運動控制模型與目前廣泛應(yīng)用的小腦關(guān)聯(lián)控制器模型相比,具有更好的控制效果,從而驗證了本文仿生小腦運動控制模型的有效性,為進一步實現(xiàn)真正意義上的類腦人工智能控制奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：生物醫(yī)學工程學雜志. 2020,37(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3593848