一種結(jié)構(gòu)可生長(zhǎng)的認(rèn)知模型及其在運(yùn)動(dòng)平衡控制中的應(yīng)用.pdf

1、生物的諸多技能是在個(gè)體發(fā)育過(guò)程中逐漸發(fā)展形成的，是生物的一種認(rèn)知行為。本文從模擬人或動(dòng)物的技能學(xué)習(xí)角度出發(fā)，構(gòu)造了一種面向低級(jí)認(rèn)知行為的結(jié)構(gòu)可生長(zhǎng)的認(rèn)知模型，并將其應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)平衡技能獲取的過(guò)程之中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)倒立擺的平衡控制，取得的主要研究成果如下： (1)本文依據(jù)神經(jīng)生理學(xué)部分研究成果，構(gòu)造了一種結(jié)構(gòu)可生長(zhǎng)的技能認(rèn)知模型(CognitiveModelwithGrowingStructure，簡(jiǎn)稱(chēng)CMgs)。CMgs具有模擬生物系

2、統(tǒng)反射弧的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)RC，包括傳入神經(jīng)、中樞神經(jīng)和傳出神經(jīng)，尤其是其中樞神經(jīng)工作域的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與神經(jīng)元數(shù)量可以增長(zhǎng)。CMgs的認(rèn)知算法CA包括工作算法WA和組織算法OA：WA通過(guò)自組織特征映射的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，對(duì)輸入刺激進(jìn)行模式識(shí)別并輸出對(duì)該刺激的反應(yīng)；自組織算法OA，要對(duì)輸入刺激進(jìn)行自動(dòng)的模式分類(lèi)學(xué)習(xí)，使中樞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自發(fā)地找到適合的結(jié)構(gòu)和規(guī)模，還要通過(guò)對(duì)刺激進(jìn)行銳化或鈍化，使每一個(gè)神經(jīng)元所代表區(qū)域自組織地逼近其正確響應(yīng)。 (2)CMgs

3、的認(rèn)知算法CA中，組織算法OA是實(shí)現(xiàn)自組織技能獲取的關(guān)鍵步驟。本文結(jié)合細(xì)胞生長(zhǎng)結(jié)構(gòu)算法(GrowingCellStructure，簡(jiǎn)稱(chēng)GCS)構(gòu)成生長(zhǎng)算法GRA，在神經(jīng)中樞工作域?qū)崿F(xiàn)對(duì)刺激信號(hào)的模式分類(lèi)，通過(guò)新神經(jīng)元的不斷生長(zhǎng)，自組織地進(jìn)行演化。同時(shí)CMgs采用強(qiáng)化Hebb突觸修飾的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制RHA，實(shí)現(xiàn)不同的神經(jīng)元以最佳方式響應(yīng)不同性質(zhì)的信號(hào)刺激。而評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)EA為GRA和RHA提供指導(dǎo)信息，是二者的基礎(chǔ)。 (3)本文將CM

4、gs的結(jié)構(gòu)與算法整合，提出了認(rèn)知模型在技能學(xué)習(xí)中的實(shí)現(xiàn)方案。CMgs在與對(duì)象或環(huán)境的交互過(guò)程中，通過(guò)“行動(dòng)—評(píng)價(jià)—改進(jìn)”的方式，實(shí)現(xiàn)自組織的技能學(xué)習(xí)。文中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)研究表明，采用CMgs能夠有效地習(xí)得針對(duì)開(kāi)環(huán)不穩(wěn)定的二階系統(tǒng)的控制技能。文中還將CMgs和模糊控制方案相比較，模糊控制需要事先對(duì)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行必要的總結(jié)，而CMgs可以在無(wú)任何先驗(yàn)知識(shí)的情況下對(duì)控制技能進(jìn)行自發(fā)的學(xué)習(xí)，并找到適合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 (4)本文將CMgs應(yīng)用于運(yùn)

5、動(dòng)平衡控制技能學(xué)習(xí)之中，構(gòu)成了面向運(yùn)動(dòng)平衡技能的認(rèn)知模型(CognitiveModeltoMotorBalanceSkill，簡(jiǎn)稱(chēng)CMMBS)，模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中通過(guò)任務(wù)完成情況的評(píng)估，來(lái)指導(dǎo)神經(jīng)中樞網(wǎng)絡(luò)的生長(zhǎng)與神經(jīng)元聯(lián)結(jié)權(quán)值的修正。本文以運(yùn)動(dòng)平衡控制的抽象物理模型——倒立擺為對(duì)象，應(yīng)用CMMBS實(shí)現(xiàn)倒立擺的自學(xué)習(xí)控制，仿真實(shí)驗(yàn)表明：CMMBS在自治地與環(huán)境的交互作用中，可以通過(guò)神經(jīng)系統(tǒng)自身的發(fā)育，自組織的發(fā)展運(yùn)動(dòng)平衡控制技能。