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基于大语言模型的兵棋推演智能决策技术
1
作者 王彤 赵美静 +3 位作者 徐沛 尹奇跃 焦建彬 黄凯奇 《自动化学报》 北大核心 2025年第6期1205-1217,共13页
兵棋推演通过控制棋子的行为来模拟真实的对抗场景,在智能决策领域具有重大研究意义.已有的研究大多聚焦于知识驱动的规则型智能体或数据驱动的学习型智能体.尽管这些方法在小规模兵棋推演上取得一定的进展,但是由于知识规则的高获取代... 兵棋推演通过控制棋子的行为来模拟真实的对抗场景,在智能决策领域具有重大研究意义.已有的研究大多聚焦于知识驱动的规则型智能体或数据驱动的学习型智能体.尽管这些方法在小规模兵棋推演上取得一定的进展,但是由于知识规则的高获取代价、弱泛化性,以及学习算法的低稳定性、学习过程的高算力需求,导致已有方法难以在更加贴近真实场景的大规模兵棋推演环境中灵活应用.为缓解上述问题,提出基于大语言模型的大规模多智能体分层任务规划框架,该框架利用大语言模型分别进行组队层次的粗粒度任务规划和个体层次的细粒度任务分解,围绕“规划−交流−记忆−反思”实现策略生成.相较于之前的工作,该方法能有效缓解泛化性的难题,同时在维持智能体一定的自我增强能力的情况下避免对智能体参数的高成本训练.实验表明,该模型能以较高胜率击败高水平AI,且具备自我增强能力、泛化能力以及可解释能力,在大规模对抗环境中具有显著优势. 展开更多
关键词 兵棋推演 策略生成 大语言模型 分层任务规划
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脑机接口在脑卒中患者康复治疗中的应用 被引量：1
2
作者 王丽萍 汪蕊雪 +1 位作者 温云卿 贺华 《中国医学前沿杂志(电子版)》 北大核心 2025年第2期1-7,共7页
脑卒中是一种急性脑血管疾病,是导致身体功能损伤及生命丧失的主要原因之一,具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高等特点,对公众的健康构成了严重威胁。脑卒中后还会遗留一些功能障碍如吞咽障碍、运动功能障碍、语言障碍和认知... 脑卒中是一种急性脑血管疾病,是导致身体功能损伤及生命丧失的主要原因之一,具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高等特点,对公众的健康构成了严重威胁。脑卒中后还会遗留一些功能障碍如吞咽障碍、运动功能障碍、语言障碍和认知功能障碍等,促进各项功能障碍的恢复也是一个非常重要的问题。近年来脑机接口(brain-computer interface,BCI)作为一种康复手段逐渐成为国内外研究的热点,其中BCI在脑卒中后患者的康复治疗中应用非常广泛。将BCI与康复训练相结合不仅可以刺激神经可塑性帮助大脑重新规划与其相关的神经网络,还能增强患者的自我效能感。此外,BCI技术可以满足患者在家中进行远程康复训练的需求,医生可以通过网络监控患者的进度并及时进行调整。BCI与康复治疗相结合的方式不仅能提高康复治疗的效果,还能为患者提供更加科学和个性化的康复方案。本文回顾了BCI的原理和类型,对BCI在脑卒中后康复治疗的应用进行综述,为研究和治疗脑卒中后各项障碍提供新视角和新思考。 展开更多
关键词 脑机接口 脑卒中 功能障碍
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纹理多参数分析在帕金森病患者脑磁化率定量中的应用研究
3
作者 赵欣欣 裴孟超 《上海交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期69-78,共10页
目的:采用基于相位线性度拟合的磁化率定量成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)技术,定量化帕金森病(Parkinson′s disease,PD)患者脑铁含量,结合纹理分析方法,多参数、多维度定量分析帕金森病患者脑灰质核团磁化率分布特征... 目的:采用基于相位线性度拟合的磁化率定量成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)技术,定量化帕金森病(Parkinson′s disease,PD)患者脑铁含量,结合纹理分析方法,多参数、多维度定量分析帕金森病患者脑灰质核团磁化率分布特征,并结合临床评分评估纹理特征的敏感性。方法:对20名PD患者以及20名健康对照组(health control,HC)的定量磁化率图像信息进行回顾性分析,手动分割的大脑灰质核团感兴趣区域进行基于灰度游程矩阵(gray level runlength matrix,GLRLM)的三维纹理分析。使用单因素方差分析(one-way ANOVA)比较2组之间的差异,并计算双侧皮尔逊线性相关系数(r),以研究纹理参数与统一帕金森病评定量表(Unified Parkinson′s Disease Rating Scale,UPDRS)-Ⅲ临床评分的相关性。结果:纹理特征参数分析表明,PD组与HC组在灰质核团存在诸多差异性。在GLRLM的所有纹理特征参数中,LngREmph在所测量的5个灰质核团中,均显示PD组与HC组具有显著性差异。灰质核团的磁化率平均值与GLRLM纹理参数均具有较好区分PD与HC的价值(AUC>0.5)。其中RLNonUni、LngREmph、ShrtREmp以及Fraction的AUC均大于磁化率平均值的AUC。各灰质核团的GLRLM纹理特征参数与UPDRS-Ⅲ评分的相关性分析结果显示,尾状核(caudate nucleus,CN)的RLNonUni和GLevNonU以及红核(red nucleus,RN)的GLevNonU和ShrtRenp均与UPDRS-Ⅲ评分具有显著相关性,其余特征参数未发现显著临床评分相关性。结论:相较于灰质核团磁化率平均值,GLRLM纹理特征参数能够更好地从健康对照组中区分出PD。纹理多参数分析方法是QSM技术在多参数定量脑铁含量方面的一个新思路,可为PD的无创诊断提供更多维度的定量信息。 展开更多
关键词 帕金森病 定量磁化率成像 纹理特征 铁沉积
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类脑智能研究的回顾与展望 被引量：130
4
作者 曾毅 刘成林 谭铁牛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期212-222,共11页
人工智能学科诞生以来,实现人类水平的智能系统便是本学科探索的长期目标.然而经历了近60年的发展,目前还没有任何一个通用智能系统能够接近人类水平:具有协同多种不同的认知能力;对复杂环境具备极强的自适应能力;对新事物、新环境具备... 人工智能学科诞生以来,实现人类水平的智能系统便是本学科探索的长期目标.然而经历了近60年的发展,目前还没有任何一个通用智能系统能够接近人类水平:具有协同多种不同的认知能力;对复杂环境具备极强的自适应能力;对新事物、新环境具备自主学习的能力等.随着脑与神经科学、认知科学的发展,在不同尺度观测各种认知任务下脑神经网络的部分活动并获取相关数据已成为可能.因此,受脑工作机制启发,发展类脑智能成为近年来人工智能与计算科学领域研究的热点.类脑智能是以计算建模为手段,受脑神经机制和认知行为机制启发并通过软硬件协同实现的机器智能.类脑智能系统在信息处理机制上类脑,认知行为和智能水平上类人,目标是使机器实现各种人类具有的多种认知能力及其协同机制,最终达到或超越人类智能水平.文中将从脑科学、认知科学、人工智能研究交叉的视角回顾与类脑智能研究有关的历史、现状与研究焦点,并展望该研究领域的发展方向、可能的应用领域及其潜在的深远影响. 展开更多
关键词 类脑智能 人工智能 认知计算 认知脑计算模型 类脑信息处理 智能机器人
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基于不确定度的多智能体信用分配方法
5
作者 杨光开 陈皓 +2 位作者 张茗奕 尹奇跃 黄凯奇 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期231-240,共10页
近年来,部分可观测条件下多智能体协同受到广泛关注。中心化训练分布式执行作为处理这类任务的通用范式面临信用分配这一核心问题。值分解是该范式中的代表性方法,通过混合网络将联合状态动作值函数分解为多个局部观察动作值函数以实现... 近年来,部分可观测条件下多智能体协同受到广泛关注。中心化训练分布式执行作为处理这类任务的通用范式面临信用分配这一核心问题。值分解是该范式中的代表性方法,通过混合网络将联合状态动作值函数分解为多个局部观察动作值函数以实现信用分配,在很多问题中表现很好。然而这些方法维持对混合网络参数的单一点估计,因缺乏不确定度表示而难以有效应对环境中的随机因素导致只能收敛到次优策略。为缓解这一问题,对混合网络进行贝叶斯分析,提出一种基于不确定度的多智能体信用分配方法,通过显式地量化参数的不确定度来指导信用分配。考虑到智能体之间复杂的交互,利用贝叶斯超网络隐式地建模参数任意复杂的后验分布,以避免先验地指定分布类型而陷于局部最优解。在星际争霸微操环境中的多个地图上与代表性算法的性能进行对比与分析,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 多智能体协同 深度强化学习 信用分配 贝叶斯超网络
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康复机器人与智能辅助系统的研究进展 被引量：128
6
作者 侯增广 赵新刚 +2 位作者 程龙 王启宁 王卫群 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1765-1779,共15页
我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群,康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段.康复机器人与智能辅助系统涉及医学、信息、机械、电子、材料、力学等多个学科领... 我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群,康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段.康复机器人与智能辅助系统涉及医学、信息、机械、电子、材料、力学等多个学科领域,其研究与开发也面临诸多挑战和困难,本文从"康复机器人及多种康复训练模式"、"智能辅助系统与生机电技术"、"康复与辅助相关的多模态传感与控制方法"、"外骨骼和可穿戴系统、智能假肢与人机安全性"等方面介绍和讨论康复机器人和智能辅助系统的问题和研究进展,以期为未来康复机器人和智能辅助系统的研究与开发提供些许借鉴. 展开更多
关键词 词康复机器人 智能辅助系统 外骨骼 可穿戴系统 智能假肢 康复训练 多模态传感 人机交互 生机电技术 人机安全性
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氧化物全光控突触研究进展
7
作者 单海 应宏微 +4 位作者 程培红 胡令祥 王敬蕊 叶志镇 诸葛飞 《发光学报》 北大核心 2025年第2期245-259,共15页
类脑神经形态计算有望克服传统冯·诺依曼计算架构瓶颈,实现低功耗、高效信息处理,进而推动人工智能技术的发展。人工突触是构建神经形态系统的关键硬件,其中光电突触结合了电子学和光子学优势,具有光学感知、信息计算和存储等多种... 类脑神经形态计算有望克服传统冯·诺依曼计算架构瓶颈,实现低功耗、高效信息处理,进而推动人工智能技术的发展。人工突触是构建神经形态系统的关键硬件,其中光电突触结合了电子学和光子学优势,具有光学感知、信息计算和存储等多种功能。新兴的全光控光电突触,其电导非易失性增大和降低均通过光信号实现,可有效避免电信号对器件微结构的破坏,改善工作稳定性,并且赋予突触器件新的功能。氧化物易制备,与CMOS工艺兼容性好,是使用最广泛的人工突触材料。本文梳理了具有长程可塑性的氧化物全光控突触器件研究进展,分别讨论了基于光波长和光功率调控的全光控突触,主要聚焦器件结构、材料选择和光电响应机制,最后分析了当前全光控突触发展面临的挑战。 展开更多
关键词 神经形态计算 光电突触 全光控突触 长程可塑性 氧化物
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前额叶皮层启发的Transformer模型应用及其进展
8
作者 潘雨辰 贾克斌 张铁林 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1403-1422,共20页
聚焦于生物结构与类脑智能的交叉研究方向,探讨前额叶皮层的结构及其认知功能对人工智能领域Transformer模型的启发.前额叶皮层在认知控制和决策制定中扮演着关键角色.首先介绍前额叶皮层的注意力机制、生物编码、多感觉融合等相关生物... 聚焦于生物结构与类脑智能的交叉研究方向,探讨前额叶皮层的结构及其认知功能对人工智能领域Transformer模型的启发.前额叶皮层在认知控制和决策制定中扮演着关键角色.首先介绍前额叶皮层的注意力机制、生物编码、多感觉融合等相关生物研究进展,然后探讨这些生物机制如何启发新型的类脑Transformer架构,重点提升其在自注意力、位置编码、多模态整合等方面的生物合理性与计算高效性.最后,总结前额叶皮层启发的类脑新模型,在支持多类型神经网络组合、多领域应用、世界模型构建等方面的发展与潜力,为生物和人工智能两大领域之间交叉融合构建桥梁. 展开更多
关键词 生物结构 类脑智能 前额叶皮层 TRANSFORMER 世界模型
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面向类脑计算的氧化物忆阻器 被引量：3
9
作者 诸葛霞 朱仁祥 +2 位作者 王建民 王敬蕊 诸葛飞 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1149-1162,共14页
类脑神经形态计算通过电子或光子器件集成来模拟人脑结构和功能。人工突触是类脑系统中数量最多的计算单元。忆阻器可模拟突触功能,并具有优异的尺寸缩放性和低能耗,是实现人工突触的理想元器件。利用欧姆定律和基尔霍夫定律,忆阻器交... 类脑神经形态计算通过电子或光子器件集成来模拟人脑结构和功能。人工突触是类脑系统中数量最多的计算单元。忆阻器可模拟突触功能,并具有优异的尺寸缩放性和低能耗,是实现人工突触的理想元器件。利用欧姆定律和基尔霍夫定律,忆阻器交叉阵列可执行并行的原位乘累加运算,从而大幅提升类脑系统处理模拟信号的速度。氧化物制备容易,和CMOS工艺兼容性强,是使用最广泛的忆阻器材料。本文梳理了氧化物忆阻器的研究进展,分别讨论了电控、光电混合调控和全光控忆阻器,主要聚焦阻变机理、器件结构和性能。电控忆阻器工作一般会产生微结构变化和焦耳热,将严重影响器件稳定性,改进器件结构和材料成分可有效改善器件性能。利用光信号调控忆阻器电导,不仅能降低能耗,而且可避免产生微结构变化和焦耳热,从而有望解决稳定性难题。此外,光控忆阻器能直接感受光刺激,单器件即可实现感/存/算功能,可用于研发新型视觉传感器。因此,全光控忆阻器的实现为忆阻器的研究和应用打开了一扇新窗口。 展开更多
关键词 氧化物忆阻器 光电器件 人工突触 类脑神经形态计算 综述
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面向新一代智能视觉的光电忆阻器研究进展 被引量：1
10
作者 诸葛霞 诸葛飞 《中国材料进展》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期614-624,共11页
基于冯·诺依曼计算架构和互补金属氧化物半导体(complementary oxide semiconductor,CMOS)技术的传统人工视觉系统,因其图像感知、存储和处理单元物理分离,在集成度、能耗、处理效率等方面均面临挑战。受生物视觉系统的启发,基于... 基于冯·诺依曼计算架构和互补金属氧化物半导体(complementary oxide semiconductor,CMOS)技术的传统人工视觉系统,因其图像感知、存储和处理单元物理分离,在集成度、能耗、处理效率等方面均面临挑战。受生物视觉系统的启发,基于光电忆阻器的神经形态视觉系统可实现感/存/算共融,并具有视觉信息的并行处理功能,因此是新一代智能视觉的重要发展方向。该系统不仅能够模拟视网膜的功能,包括直接响应光信号、完成对比度增强及降噪等图像预处理工作,而且能够模拟大脑视皮层的功能,对图像进行识别、分类等,完成感知任务。对光电忆阻器件的研究进展及其在人工视觉系统中的应用进行了总结。首先概述了忆阻器的特征;其次综述了光电忆阻器件的研究进展,包括材料、结构、工作机理、突触功能模拟等;再次介绍了光电忆阻器在人工视觉系统中的应用;最后总结了光电忆阻器研究面临的困难以及未来发展趋势。 展开更多
关键词 忆阻器 光电器件 人工视觉 神经形态系统 图像处理
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辣根过氧化物酶标记与样品后染色联用在微观脑联结组学中的应用 被引量：1
11
作者 王圣雄 陈贞强 +1 位作者 韩华 郭爱克 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1090-1096,共7页
三维电子显微成像(volume electron microscopy)是微观尺度脑联结组学(micro-brain connectomics)研究的主要研究手段.自动卷带式连续超薄切片-收片系统(automated tape-collecting ultramicrotome,ATUM)及扫描电镜序列成像系统的联合应... 三维电子显微成像(volume electron microscopy)是微观尺度脑联结组学(micro-brain connectomics)研究的主要研究手段.自动卷带式连续超薄切片-收片系统(automated tape-collecting ultramicrotome,ATUM)及扫描电镜序列成像系统的联合应用,是三维电镜成像中一种重要的技术手段.该方法利用卷带式收集超薄切片,形成完整的样品切片库,进而在后续成像中形成样品三维电镜成像数据库.根据ATUM系统镜外切片-收片、保留样本切片库等特点,对相应的生物样品制备方法进行改进,包括树脂配方及树脂渗透方式改良,神经元细胞膜辣根过氧化物酶(horseradish peroxidase,HRP)稀疏化标记与样本切片库后染色联用——从而很大程度上减少样品切片的褶皱率,并使得在整体高衬度的样品图像库中高效地识别神经元身份成为可能,最终获得符合脑联结组学所需的高质量成像数据. 展开更多
关键词 脑联结组学 三维电子显微成像 样品制备
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基于自适应时间步脉冲神经网络的高效图像分类
12
作者 李千鹏 贾顺程 +1 位作者 张铁林 陈亮 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1724-1735,共12页
脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推... 脉冲神经网络(Spiking neural network,SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network,ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注.然而,现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程,因此带来了推理延迟增大和计算能耗增高等问题,使其在边缘智能设备上的高效运行大打折扣.针对这个问题,本文提出一种自适应时间步脉冲神经网络(Adaptive timestep improved spiking neural network,ATSNN)算法.该算法可以根据不同样本特征自适应选择合适的推理时间步,并通过设计一个时间依赖的新型损失函数来约束不同计算时间步的重要性.与此同时,针对上述ATSNN特点设计一款低能耗脉冲神经网络加速器,支持ATSNN算法在VGG和ResNet等成熟框架上的应用部署.在CIFAR10、CIFAR100、CIFAR10-DVS等标准数据集上软硬件实验结果显示,与当前固定时间步的SNN算法相比,ATSNN算法的精度基本不下降,并且推理延迟减少36.7%~58.7%,计算复杂度减少33.0%~57.0%.在硬件模拟器上的运行结果显示,ATSNN的计算能耗仅为GPU RTX 3090Ti的4.43%~7.88%.显示出脑启发神经形态软硬件的巨大优势. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 低功耗推理 高效训练 低延迟
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氧化物神经元器件及其神经网络应用
13
作者 李宗晓 胡令祥 +1 位作者 王敬蕊 诸葛飞 《无机材料学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期345-358,共14页
目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形... 目前,人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用,以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限,传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计算采用数据处理与存储一体架构,有望为开发低能耗、高算力的新型人工智能技术提供重要的硬件基础。人工神经元和人工突触作为神经形态计算系统的核心组成部分,是当前研究的前沿和热点。本文聚焦氧化物人工神经元,从神经元数学模型出发,重点介绍了基于氧化物电子器件的霍奇金–赫胥黎神经元、泄漏–累积–发射神经元和振荡神经元的最新研究进展,系统分析了器件结构、工作机制对神经元功能模拟的影响规律。进一步,根据不同尖峰发射动态行为,阐述了基于氧化物神经元硬件的脉冲神经网络和振荡神经网络的研究进展。最后,讨论了氧化物神经元在器件、阵列、神经网络等层面面临的挑战,并展望了其在神经形态计算等领域的发展前景。 展开更多
关键词 氧化物 神经元器件 类脑计算 神经形态计算 人工神经网络 综述
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面向Ad-Hoc协作的局部观测重建方法
14
作者 陈皓 杨立昆 +1 位作者 尹奇跃 黄凯奇 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第1期117-126,共10页
在多智能体强化学习的研究中,如何进行Ad-Hoc协作,也就是说如何适应种类和数量变化的队友,是一个关键问题。现有方法或者有很强的先验知识假设,或者使用硬编码的规则进行合作,缺乏通用性,无法泛化到更一般的Ad-Hoc协作场景。为解决该问... 在多智能体强化学习的研究中,如何进行Ad-Hoc协作,也就是说如何适应种类和数量变化的队友,是一个关键问题。现有方法或者有很强的先验知识假设,或者使用硬编码的规则进行合作,缺乏通用性,无法泛化到更一般的Ad-Hoc协作场景。为解决该问题,提出一种面向Ad-Hoc协作的局部观测重建算法,利用注意力机制和采样网络对局部观测进行重建,使得算法认识到并充分利用不同局面中的高维状态表征,实现了在Ad-Hoc协作场景下的零样本泛化。在星际争霸微操环境和Ad-Hoc协作场景上与代表性算法的性能进行对比与分析,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 多智能体 深度强化学习 信用分配 Ad-Hoc协作
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大模型引导的高效强化学习方法
15
作者 徐沛 黄凯奇 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1165-1177,共13页
深度强化学习作为支撑AlphaGo和ChatGPT等突破性工作的关键技术,已成为前沿科学的研究热点。在实际应用上,深度强化学习作为一种重要的智能决策技术,被广泛应用于视觉场景的避障、虚拟场景的优化生成、机器臂控制、数字化设计与制造、... 深度强化学习作为支撑AlphaGo和ChatGPT等突破性工作的关键技术,已成为前沿科学的研究热点。在实际应用上,深度强化学习作为一种重要的智能决策技术,被广泛应用于视觉场景的避障、虚拟场景的优化生成、机器臂控制、数字化设计与制造、工业设计决策等多种规划决策任务。然而,深度强化学习在实际应用中面临样本效率低下的挑战,严重限制了其应用效果。为缓解这一问题,针对现有强化学习探索机制的不足,将大模型技术与多种主流探索技术相结合,提出了一种基于大模型引导的高效探索方法,以提升样本效率。通过利用大模型来指导深度强化学习智能体的探索行为,该方法在多个国际公认的测试环境中显示出显著的性能提升,不仅展示了大模型技术在深度强化学习探索问题中的潜力,也为实际应用中改善样本效率提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 深度强化学习 大语言模型 高效探索
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康复辅助机器人及其物理人机交互方法 被引量：32
16
作者 彭亮 侯增广 +2 位作者 王晨 罗林聪 王卫群 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2000-2010,共11页
面对中国社会快速老龄化现状和庞大的残疾人群,康复辅助机器人研究具有重要学术价值和广阔的应用前景.康复辅助机器人研究涉及神经科学、生物力学、机器人自动控制等领域知识,是机器人最具挑战性和最受关注的研究领域之一.与其他机器人... 面对中国社会快速老龄化现状和庞大的残疾人群,康复辅助机器人研究具有重要学术价值和广阔的应用前景.康复辅助机器人研究涉及神经科学、生物力学、机器人自动控制等领域知识,是机器人最具挑战性和最受关注的研究领域之一.与其他机器人不同,康复辅助机器人的作用对象是人,存在人与机器人的信息交流和能量交换,物理人机交互控制方法是其研究核心和关键技术.本文以神经康复机器人、穿戴式外骨骼、智能假肢等应用为例,介绍当前的研究现状,并重点介绍人体运动意图识别方法和交互控制方法等研究重点和难点.最后展望该领域的未来技术发展方向. 展开更多
关键词 康复机器人 辅助机器人 物理人机交互 意图识别 交互控制
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知觉相关的神经振荡-外界节律同步化现象 被引量：21
17
作者 张雪 袁佩君 +1 位作者 王莹 蒋毅 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2016年第4期308-315,共8页
具有特定频率的节律性刺激能同步大脑内相应频率的神经振荡,使神经活动与外界刺激发生相位锁定,称之为神经振荡-外界节律同步化(neural entrainment).这种同步化的现象伴随着大脑内神经元集群兴奋水平的周期性波动,并与节律信息加工、... 具有特定频率的节律性刺激能同步大脑内相应频率的神经振荡,使神经活动与外界刺激发生相位锁定,称之为神经振荡-外界节律同步化(neural entrainment).这种同步化的现象伴随着大脑内神经元集群兴奋水平的周期性波动,并与节律信息加工、知觉及注意等认知过程存在关联.得益于其非侵入、易操作以及能有效调控神经活动的特性,神经振荡-外界节律同步化成为了研究神经振荡与知觉和认知功能关系的有力手段,也为认知障碍诊断及干预提供了新的思路和方法. 展开更多
关键词 神经振荡 节律 同步化 知觉 注意 神经调控
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一种基于非线性振荡器的步态轨迹自适应算法 被引量：5
18
作者 罗林聪 侯增广 +1 位作者 王卫群 彭亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1951-1959,共9页
步态训练轨迹是影响康复训练效果的一项重要因素,而自适应性对于下肢康复机器人的临床应用具有重要的意义.振荡器可通过在线调节参数而输出不同波形的周期信号,常用于康复机器人步态轨迹的生成.本文在高斯核函数非线性振荡器的基础上提... 步态训练轨迹是影响康复训练效果的一项重要因素,而自适应性对于下肢康复机器人的临床应用具有重要的意义.振荡器可通过在线调节参数而输出不同波形的周期信号,常用于康复机器人步态轨迹的生成.本文在高斯核函数非线性振荡器的基础上提出了一种下肢康复机器人步态轨迹自适应算法.该算法通过轨迹偏差实现对参考轨迹波形的调节,并且用相位偏差曲线面积实现参考轨迹周期的自适应.本文首先介绍了用于生成步态参考轨迹的非线性振荡器的数学模型;其次,详细描述了基于该模型的参考轨迹波形和周期自适应算法;最后,以悬挂减重式下肢康复机器人为研究对象,建立机器人与人体下肢仿真模型,对所提出的步态参考轨迹自适应算法进行仿真实验,并验证了该算法的可行性. 展开更多
关键词 下肢康复机器人 步态轨迹 振荡器 自适应算法 步态训练
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脉冲神经网络研究现状及展望 被引量：27
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作者 张铁林 徐波 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1767-1785,共19页
脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局... 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法,因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力.SNN的研究属于交叉学科,将深入融合脑科学和计算机科学,因此对其研究也可以主要分为两大类:一类是以更好地理解生物系统为最终目的;另一类是以追求卓越计算性能为优化目标.本文首先对当前这两大类SNN的研究进展、研究特点等进行分析,重点介绍基于Spike的多类异步信息编码、基于Motif分布的多亚型复杂网络结构、多层时钟网络自组织计算、神经形态计算芯片的软硬结合等.同时,介绍一种融合生物多尺度、多类型神经可塑性的高效SNN优化策略,使得SNN中的信度分配可以从宏观尺度有效覆盖到微观尺度,如全部的网络输出、网络隐层状态、局部的各个神经节点等,并部分解答生物系统是如何通过局部参数的调优而实现全局网络优化的问题.这将不仅为现有人工智能模型提高其认知能力指明一种可能的生物类优化方向,还为反向促进生命科学中生物神经网络的可塑性研究新发现提供启发.本文认为,脉冲神经网络的发展目标不是构建人工神经网络的生物版本替代品,而是通过突破生物启发的多尺度可塑性优化理论,去粗取精,最终实现具有生物认知计算特色的新一代高效脉冲神经网络模型,使其有望获得更快的学习速度、更小的能量消耗、更强的适应性和更好的可解释性等. 展开更多
关键词 脉冲神经网络 类脑智能 多尺度神经可塑性 认知计算
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基于相关性的小波熵心电信号去噪算法 被引量：4
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作者 王晓燕 鲁华祥 +3 位作者 金敏 龚国良 毛文宇 陈刚 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期827-834,共8页
针对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声,本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性,确定小波分解的层数,置零近似系数,去除基线漂移;再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理,依据小波熵自适应地计... 针对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电噪声,本文提出了基于相关性的小波熵去噪算法。算法首先根据基线漂移的低频特性,确定小波分解的层数,置零近似系数,去除基线漂移;再对相邻尺度的高频小波系数进行相关处理,依据小波熵自适应地计算全局阈值去除工频和肌电噪声;最后将置零的近似系数和阈值处理后的小波系数重构得到有效信号。该算法能够在一次小波分解、重构的过程中,同时滤除心电信号中的3种主要噪声。对MIT-BIH数据库数据和模拟数据的仿真实验结果也表明该算法的去噪效果显著优于其他算法。 展开更多
关键词 心电信号 去噪 相关性 小波熵 自适应
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